如何高效的在服務器和本地進行上傳和下載文件

昨天, 師弟告訴我可以在xshell中使用sz進行下載, 想要上傳的話用rz就行了. 然後我竟然沒有聽過. 學習最好的方法就是寫一篇博客, 比如這篇.

1. 從putty到xshell

最開始, 是使用putty進行的服務器連接,痛點在於多窗口要開多個putty,切換麻煩。

xshell其實是有社區版的,註冊一下就可以免費下載使用,xshell的各種好說不盡。

putty
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xshell
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2. FileZilla, Winscp到scp

FileZilla和Winscp都是窗口化的解決方案,scp命令可以在終端種執行, 想要下載到特定文件種,在文件中右鍵打開git bash,打開cmd
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  • 上傳文件file.txt到服務器: 然後運行scp file -P 22 [email protected]:/home/dengfei/xxx
  • 下載文件file.txt到本地: scp -P 22 [email protected] :/home/dengfei/xxx/file.txt .
  • 如果端口是22, 那麼-P 22可以省略
    爲了不每一次輸入dengfei@192....之類的代碼, 以及輸入文件的絕對路徑, 我編寫了一個perl腳本, 自動定位文件所在的絕對路徑, 並且加入scp的命令, 這樣就可以生成一個命令,可以直接在本地的shell中下載服務器的內容:
    #!/usr/bin/perl
    use strict;
    chomp(my $pwd = `pwd`);
    print "scp dengfei\@192.168.3.44:$pwd/$ARGV[0] .\n";
    

現在看起來, 還是太複雜了. 怎麼簡單?

使用sz和rz啊.

3. sz和rz上傳和下載

首先你的Linux上需要安裝安裝lrzsz工具包,(如果沒有安裝請執行以下命令,安裝完的請跳過)

yum  install lrzsz

安裝完畢即可使用。

3.1 下載

  • 服務器當前目錄有一個hello.txt文檔, 我要下載到本地的桌面上, 鍵入:

    sz hello.txt
    
  • 然後彈出保存文件的對話框, 默認是桌面, 點擊確定即可
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3.2 上傳

  • 本地桌面上有個hello(2).txt文件, 想要上傳到服務器本地文件中, 在服務器中鍵入:

    rz
    
  • 彈出一個對話窗口, 選擇需要上傳的文件, 點擊確定
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4. 太長不看篇

  • sz是下載命令
  • rz是上傳命令
  • 如果沒有這兩個命令, 就安裝lrzsz

服務器是centos的安裝命令:

yum  install lrzsz

服務器是ubuntu的安裝命令:

apt install lrzsz

5. sz和rz分不清楚

  • sz中的s意爲send(發送),告訴客戶端,我(服務器)要發送文件 send to cilent,就等同於客戶端在下載
  • rz中的r意爲received(接收),告訴客戶端,我(服務器)要接收文件 received by cilent,就等同於客戶端在上傳
  • 記住一點,不論是send還是received,動作都是在服務器上發起的

6. 歡迎關注我的公衆號

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生物統計:

主要包括試驗設計,生物統計中的數據分析,育種中的數據分析,相關的文獻解讀。

1,用R語言生成增廣試驗設計

2,P-rep designs 文獻解析及實現方法

3,RCBD和alpha-lattice試驗效率比較

4,如何對增廣試驗數據進行分析

5,如何對數據進行彙總統計(R語言)

6,關於聯合方差分析的討論-1

7,農業統計分析系列1-軟件包介紹

8,農業統計分析系列2-試驗設計

9,Excel中的數據透視功能處理農業數據

10,進軍機器學習--序言

11,  植物育種中全基因組選擇是成熟的方法麼?

12,  不同試驗設計遺傳力的計算方法

13,  農業大數據時代的幾個案例

14,  農業試驗中如何分析單因素方差分析

15,  P-rep designs 文獻解析及實現方法

16,  文獻閱讀: 林木中遺傳參數評估

17,  育種4.0世代的到來個人應該準備什麼

18,  農業試驗設計中田間種植圖的繪製方法

 


 

數量遺傳:

主要是動物數量遺傳,動物育種中應用比較廣泛,無論是基於系譜的動物模型,近交係數,親緣關係係數,配合力,育種值,還是單性狀模型,重複力模型,多性狀模型等相關知識。

1,R語言求解混合線性方程組(有系譜)

2,R語言混合線性模型包代碼演示

3,DMU-遺傳參數評估-學習筆記1

4,DMU-單性狀動物模型-學習筆記2

5,DMU-單性狀重複力模型-學習筆記3

6,DMU-多性狀動物模型-學習筆記4

7,DMU-單性狀母體效應-學習筆記5

8,DMU軟件 語法高亮-學習筆記6

9,DMU從入門到放棄系列彙總

10,育種中一般和特殊配合力的計算方法

11,爲什麼要學習數量遺傳學1--序言

12,2-數量遺傳學課程介紹

13,3-數量遺傳學課程介紹-R語言基礎

14,4-數量遺傳學課程介紹-R挖掘數據

15,利用系譜計算近交親緣關係係數

16,單性狀動物模型矩陣形式計算BLUP值

17,  ABLUP-GBLUP-SSGBLUP模擬數據比較

18,  文獻閱讀: 林木中遺傳參數評估

19,  遺傳變異係數怎麼計算

20,  測定日模型及隨機模型介紹

21, DMU遺傳參數評估cookbook pdf

 


 

編程語言:

包括Python,R語言,Julia,Perl語言,Linux的Shell語言,主要是我平時學習時的一些筆記和總結。

1,R,Julia以及Python共享數據

2,Python生物統計---筆記1

3,Python學生物統計---筆記2

4,Python學生物統計---筆記3

5,Python學生物統計---數據導入筆記4

6,Python學生物統計---可視化---筆記5

7,Python學生物統計---T檢驗筆記6

8,Python學生物統計---方差分析筆記7

9,shiny學習筆記1---上傳數據

10,shiny學習筆記2-下載數據

11,shiny學習筆記3--生成html報告

12,data.table學習筆記1

13,data.table學習筆記2

14,  R語言與獨孤九劍以及Python與降龍十八掌

15,  snakemake 學習筆記1

16,  snakemake 學習筆記2

17, snakemake 學習筆記3

18, snakemake 學習筆記4

19,  遠程訪問服務器 jupyter notebook 的設置方法

20,  WOX 糙快猛的實現方法

21,  R語言中如何寫入xlsx的不同sheet表格

22,  幾種加快R語言運算的方法

23,  如何批量安裝R語言包

 


 

基因組選擇:

育種數據分析中,表型選擇,方差分析,混合線性模型的BLUP育種值是學科的枝幹,MAS,GWAS是花苞, GS則是盛開的花朵,其依賴於常規的數量遺傳理論,但青出於藍而勝於藍,具有光明的前景,由於GS的應用,分子育種的落地又大大提前了一步。現在GS在動物育種中,特別是牛,豬,雞,羊中正在大規模落地,以後再玉米,水稻,小麥,大豆的應用也將落地。冬天來了,春天還會遠麼? 這個章節有文獻解析,SNP數據清洗,G矩陣及H矩陣構建,模擬數據,軟件使用,理論介紹等等。

 

1,QMSim 基因組數據模擬軟件-介紹

2,關於SNP在染色體上的分佈圖怎麼做

3,GS中G矩陣和H矩陣構建時的計算效率

4,JWAS: 基於貝葉斯的GWAS和GS軟件

5,多性狀分析中FA Model的用法

6,如何構建G矩陣-基因組親緣關係矩陣

7,基因型數據012及-1,0,1計算基因頻率

8,rrBLUP和asreml-r計算GBLUP比較

9,全基因組選擇介紹-1

10,全基因組選擇介紹2:構建H矩陣

11,基因組選擇技術在動物育種中的應用

12,plink格式轉化爲012的方法

13,  全基因組選擇GS軟件: MiXBLUP 2.1介紹

14,  基因組選擇和SNP分析在ASREML的實現方法

15,  基因組選擇分析軟件調研

 


 

放飛自我係列:

所謂放飛自我, 就是放飛自我係列. 

1,使用搖牀通過微信運動進行市場推廣

2,關於寫長文有助於思考的感想

3,《大國憲制》讀後感---題記

4,一隻特立獨行的豬

5,銘記: 首例基因編輯嬰兒在中國誕生

6,月薪8000出租車司機給我上的一課

7,DMU從入門到放棄系列彙總

8,讀龍場大悟--有感

9,學習方法論與花心大蘿蔔的博文

10,玉米育種理論在談戀愛中的應用分析

11,學習編程, 我爲什麼建議你不要看視頻

12,人際交往能力遠比你想象的重要

13,從年終總結到買兇殺人

14,科學算命以及全基因組選擇的討論

15,如何科學的理解算命及深度思考

16,有公衆號的少年不可欺

17,情人節--下雪的白色情人節

18,農學研究生的前途

19,奇文讀後感:農學勸退論

20,奇文共賞:農學專業有多坑?

21,爲什麼搞數據分析的人要學學打麻將

22,  上士聞道

23,  我與紅寶書《玉米數量遺傳學》的故事

24,  我年薪百萬的故事

25,  從讀書到別人思想的跑馬場

26, 反對996爲什麼是一場鬧劇

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