Šī pamācība ir tapusi kā atbalsta materiāls 2021. gada 5. marta tiešsaistes semināram “Singularity konteineru iespējas”. Gan pasākums, gan šī pamācība ir tapuši, pateicoties EuroHPC projekta “National Competence Centres in the framework of EuroHPC” (EuroCC) atbalstam. Šis projekts tika uzsākts jau 2020. gada 1. septembrī, un Latviju tajā pārstāv Rīgas Tehniskās universitātes HPC centrs kopā ar Latvijas Universitātes Skaitliskās modelēšanas institūtu. Projekta EuroCC mērķis ir izveidot Eiropā superskaitļošanas kompetences centru tīklu. Projektā iesaistītas 33 valstis, projekts ilgs 2 gadus ar kopējo finansējumu vairāk nekā 56 milj. EUR.

Projekta laikā izveidoto kompetences centru uzdevums būs veidot vienotu atbalsta struktūru, lai veicinātu superskaitļošanas iespēju izmantošanu augstākajā izglītībā, pētniecībā, publiskajā administrācijā un industrijā. Kompetences centri apkopos visās ES valstīs pieejamās kompetences, pieredzi un skaitļošanas resursus.

Ievads un problēmas nostādne

Lietojot augstas veiktspējas skaitļošanas (HPC) resursus, nereti kļūst aktuāli izmantot kādu nestandarta programmatūru, kas nav pieejama instalētu, lietošanai gatavu programmatūras moduļu formā. Šādā situācijā var lūgt administratoru palīdzību programmatūras uzstādīšanā. Tomēr nereti tas pilnībā neatrisina problēmu:

• Vēlamā programmatūra var nebūt savietojama ar klasterī lietoto operētājsistēmu.
• Nepieciešams uzstādīt daudz un dažādas programmatūras pakotnes ar specifiskām versijām.
• Lietotājs var vēlēties lietot identisku vidi uz dažādiem klasteriem/darbstacijām.

Aprakstītajā situācijā ļoti piemēroti ir lietot programmatūru konteineru veidā – pilnībā komplektētu un iekapsulētu programmatūras vidi, kas ļauj izpildīt sev vēlamos aprēķinu uzdevumus dažādās sistēmās. Lai lietotu vajadzīgo programmatūras vidi (konteineru), atliek tikai pārkopēt/iegūt sev vēlamo konteinera failu.

Pamatfunkcionalitātes demonstrējums

Zemāk sniegts piemērs programmatūras konteineru pamata funkcionalitātei uz LU SMI HPC klastera. Piemērs apskata gadījumu, kad lietotāja mapē jau glabājas konteiners ar Anaconda Python (rīks ar virkni Python rīku, kas tipiski tiek pielietots HPC datu apstrādei ar Python).

# Pārliecinās, ka uz pamata sistēmas OS ir tikai vecs, nepilnīgs Python (2.x.x..)
python --version

# Var lietot administratoru uzstādītu, visiem pieejamu moduli
# Konstatē, ka tiešām ir jauns un iespējām bagāts Anaconda Python (3.x.x..)
module avail
module load anaconda3/anaconda-2020.11
python --version

# Taču ir alternatīva, gadījumam, ja šī vide nebūtu pieejama – konteineri!
# Atvieno iepriekš ielādētos moduļus
module purge

# Ielādē moduli 'singularity'
module load singularity/3.4.1

# Pielieto iepriekš saglabātu konteineru (izpilda atsevišķu komandu)
# Konstatē, ka tiešām ir jauns un iespējām bagāts Anaconda Python (3.x.x..)
singularity exec ~/mani_konteineri/mana_anaconda.simg python --version

# Pielieto iepriekš saglabātu konteineru (sāk lietot paša konteinera ‘shell’)
singularity shell ~/mani_konteineri/mana_anaconda.simg
python --version

# Esot konteinera ‘shell’ vidē, var izmantot visus lietotājam pieejamos failus
ls ~

Demonstrētajā piemērā redzams, ka konteineri atrisina kādas konkrētas programmatūras vides pielietošanu. Tomēr tas nav tik smagnēji kā lietot atsevišķu virtuālo datoru (virtual machine), kas parasti uz HPC klasteriem nav iespējams vai piemērots. Jāatzīmē, ka konteineru lietošanu, protams, var specificēt rindas sistēmas uzdevumu skriptos kā jebkuras citas komandas.

Singularity un Docker salīdzinājums

Pēdējos gados programmatūras konteinerizācija ir ieguvusi popularitāti plaši lietotās platformas Docker formā – šīs platformas komūna ir izveidojusi daudz un dažādus brīvi iegūstamus konteineru paraugus DockerHub repozitorijā. Tomēr ir alternatīvs konteinerizācijas risinājums, kas piemērotāks un populārāks tieši HPC vidē: Singularity. Šim risinājumam ir vairākas priekšrocības, kas to padara par īpaši piemērotu HPC jomā:

• Atšķirībā no Docker, Singularity konteineru lietošanai nav nepieciešamas administratora tiesības. Tas ļauj pilnvērtīgi lietot šos konteinerus HPC vidē. (Konteineru veidošanai gan vēl joprojām nepieciešamas administratora tiesības.
• Singularity konteineri piedāvā gatavus risinājumus paralēlu aprēķinu (OpenMPI) veikšanai, kā arī GPU aprēķinu veikšanai.
• Singularity ir savietojams ar Docker konteineriem, kas ļauj izmantot augstākminētās priekšrocības, turpinot izmantot DockerHub repozitorija iespējas.

Balstoties uz minētajām priekšrocībām, kā arī faktu, ka Singularity ir pieejams gan uz LU FMOF SMI klastera, gan RTU HPC Centra klastera, šī pamācība apskata tieši Singularity konteineru lietošanu.

DockerHub konteineru iegūšana

Iepriekš veiktais demonstrējums ar Anaconda Python konteineru bija iespējams, jo tas tika iegūts no DockerHub repozitorija. Šī konteinera faila iegūšana/uzbūvēšana veicama sekojoši:

# Ielādē moduli 'singularity'
module load singularity/3.4.1

# Iegūst konteineru pēc linka no DockerHub (tikai lejupielāde,
# aizņem dažas sekundes.
singularity pull ~/mani_konteineri/mana_anaconda.simg docker://continuumio/anaconda3

# Opcionāli – var arī ar ‘build’, kas konvertē lejuplādēto
# konteineri uz jaunāko pieejamo formātu (šajā gadījumā
# ‘build’ neprasa administratora tiesības). Aizņem aptuveni 3 min.
singularity build ~/mani_konteineri/mana_anaconda.simg docker://continuumio/anaconda3

DockerHub repozitorijā pieejama virkne dažādu konteineru, kas satur dažādās jomās tipiskiem uzdevumiem piemērotus programmatūras rīku komplektus – gan fizikāli aprēķini, gan datu apstrāde, gan IT risinājumu rīki (piem., datubāzes). Taču ir vēl vairāki repozitoriji bez DockerHub, kur brīvi pieejami citu sagatavoti programmatūras konteineri.

Singularity instalēšana un savu konteineru veidošana

Par spīti plašajiem repozitoriju resursiem, dažkārt nepieciešams izveidot savu, specifisku konteineru. Līdz ar to, ka šīs darbības veikšanai nepieciešamas administratora tiesības, tās tipiski tiktu veiktas uz sava personālā datora (vai sev pieejamas virtuālās mašīnas).

Zemāk parādīts piemērs, kā to veikt gadījumā, kad nepieciešams izveidot konteineru ar ESPResSo programmatūru – specifisku rīku mīkstās vides fizikas aprēķiniem. Šīs programmatūras uzstādīšanai nepieciešama virkne dažādu papildu rīku, kurus izvietot uz klastera varētu aizņemt nelietderīgi daudz laika gan lietotājam, gan administratoriem. Šī situācija padara ESPResSo programmu par lielisku kandidātu konteinera izveides demonstrējumam.

Singularity instalēšana uz sava Linux datora

Lai varētu veidot savus konteinerus, nepieciešams instalēt Singularity uz kāda Linux datora, kur pieejamas administratora tiesības. Tiem, kas uz sava personīgā datora nelieto Linux, vērts pieminēt, ka jebkurā datorā ar Windows 10 Enterprise/Pro ir jau gatava iebūvēta iespēja laist virtuālas Linux instances. Zemāk parādītais piemērs tika realizēts uz Ubuntu 20.04 LTS virtuālā datora. Sekojot šai Singularity instalācijas pamācībai, vispirms tika instalēta virkne vajadzīgo rīku:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
    build-essential \
    libssl-dev \
    uuid-dev \
    libgpgme11-dev \
    squashfs-tools \
    libseccomp-dev \
    wget \
    pkg-config \
    git \
    cryptsetup

Lai būtu iespējams kompilēt un iegūt lietošanā Singularity, nepieciešamas programmēšanas valodas Go rīki, kurus var lejupielādēt golang.org mājaslapā. Instalācija veicama sekojoši:

# Atarhivē lejupielādēto arhīvu
tar -C /usr/local -xzf go1.16.linux-amd64.tar.gz

# Pievieno ‘go’ mapi datora PATH
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin

# Restartē datoru vai arī izpilda komandu:
$HOME/.profile

Var turpināt ar pašas Singularity programmas instalāciju. Pēdējās programmas versijas kods lejupielādējams no GitLab lapas.

# Atarhivē un pārvietojas uz atarhivēto direktoriju
tar -xzf singularity-3.7.1.tar.gz
cd singularity

# Instalē singularity, norādēt vēlamo vietu (šeit izvēlēts /usr/local)
./mconfig -b ./buildtree -p /usr/local
cd ./singularity/buildtree
make
sudo make install

# Pārbauda, ka Singularity veiksmīgi instalēts
singularity version

Pēc augstāk parādīto darbību veikšanas, ir veiksmīgi instalēts Singularity, un ir iespējams gan lietot Singularity uz sava datora, gan sagatavot konteinerus lietošanai citur, piemēram, HPC klasteros.

Konteinera izveide ar receptes failu

Pats savus konteinerus var veidot, izmantojot konteinera receptes failu. Tā saturs norāda ar kādu programmatūru, ar kādiem parametriem un citiem funkcionāliem aspektiem tiks uzbūvēts konteinera fails. Par to, kādi bloki un parametri var būt šo receptes failu saturā, lasīt šajā pamācībā. Tomēr ārkārtīgi vērtīgi ir iepazīties un balstīt savu darbu dažādos recepšu failu piemēros, kas apkopoti GitHub.

Zemāk parādīts piemērs receptes failam, kas izveido konteineru ar minēto ESPResSo programmatūru. Kā redzams pēc šī faila satura, tiek veiktas darbības kā ar tipisku datoru; lielākoties fails sastāv no %post sadaļas, kas ir identiska programmas ESPResSo uzstādīšanas pamācībai.

Bootstrap: docker
From: ubuntu:18.04


%help
    Container with ESPResSo
    ESPResSo means: Extensible Simulation Package for Research on Soft Matter
    Website: http://espressomd.org/wordpress/
    Main binary for using ESOResSo via this container is 'pypresso'.

%post
    # Updating repositories and packages
    apt-get update && apt-get -y upgrade
    
    # Installing all dependencies (as shown on ESPResSo website)
    apt-get -y install wget tar build-essential \
        cmake cython3 python3-numpy libboost-all-dev \
        openmpi-common fftw3-dev libhdf5-dev \
        libhdf5-openmpi-dev python3-opengl libgsl-dev
   
    # Installing ESPResSo (as shown on ESPResSo website)
    cd ~
    wget -c \
    https://github.com/espressomd/espresso/releases/download/4.1.4/espresso-4.1.4.tar.gz
    tar zxvf espresso-4.1.4.tar.gz
    mkdir /usr/bin/espresso && cd /usr/bin/espresso
    cmake ~/espresso
    cmake --build .
    
    # Cleaning up
    apt-get clean
    apt-get autoremove
   
%environment
    # Something about locale... everyone seems to be doing this.
    export LC_ALL=C
    
    # Adding ESPResSo directory to PATH, so that the command 'pypresso' is available
    export PATH=/usr/bin/espresso:$PATH

Kad receptes fails ir izveidots un saglabāts ar nosaukumu ESPResSo_container_recipe.def, tad var būvēt konteineru, izmantojot zemāk redzamo komandu.

sudo singularity build ESPResSo_container.sif ESPResSo_container_recipe.def

Šajā gadījumā process aizņēma 5-10 minūtes (pamata vides un pakešu lejupielādē, konkrētās programmatūras kompilēšana). Galu galā izveidotā konteinera faila izmērs ir aptuveni 400 MB. Kad konteinera fails ir izveidots, to var lietot, līdzīgi kā iepriekš jau demonstrēts, ar exec un shell komandām. Konteinera failu var kopēt un lietot citur, tai skaitā uz HPC datorklastera.

singularity exec ESPResSo_container.sif pypresso <pypresso skripta fails>

Konteineru lietošana ar GPU iespējām

Kaut arī konteineri ir iekapsulētas programmatūras vides, to izpildi ir iespējams sasaistīt ar pamata sistēmas resursiem: gan iespējot sistēmas GPU karšu lietošanu, gan padot ārējus programmatūras resursus (piemēram sistēmas CUDA bibliotēku lietošanai konteinera iekšienē). Zemāk ir sniegts īss piemērs Tensorflow konteinera izmantošanai ar GPU. Tensorflow ir populārs rīks, ko izmanto mašīnmācīšanās aprēķinu veikšanai.

# Ielādē moduli 'singularity'
module load singularity/3.4.1

# Ielādē CUDA bibliotēku
# Šis modulis satur informāciju kur sistēmā meklēt CUDA komandas (‘/bin’ mape),
# kā arī CUDA_HOME mainīgā saturu
module load cuda/cuda-10.2

# Lieto Docker Hub iegūto moduli, papildus norādot GPU kartes lietošanu (‘--nv’),
# kā arī piesaista CUDA bibliotēkas mapi ar ‘–bind ..’
singularity shell --nv --bind ${CUDA_HOME} \ 
                     ~/mani_konteineri/tensorflow_2.3.1-gpu.sif

Demonstrēto ārējās programmatūras padošanu konteinerim var veikt arī jebkuru citu programmatūru, kas izvietota uz klastera. Tādējādi programmatūras moduļi var tikt veidoti mazāk apjomīgi – piemēram, nav nepieciešams konteinerā iekļaut Anaconda Python, ja ir skaidri zināms, ka tas ir piesaistāms ar parametru bind. Tādā gadījumā atliek konteinerā iekļaut tikai specifisko/nestandarta programmatūras saturu.

Šīs pēdējas raksta sadaļas tematika ir plašāk apskatīta materiālā, kas tika demonstrēts 5. marta seminārā. Šis materiāls ir pieejams lejupielādei kā PDF fails:

The post Singularity konteineru iespējas appeared first on Skaitliskās modelēšanas institūts.

Mg. Phys. Kristaps Bergfelds ir LU FMOF Skaitliskās modelēšanas institūta pētnieks, kura ikdienas darbs saistīts ar fizikālu datu iegūšanu, apstrādi un attēlošanu. Papildus darbam institūtā Kristaps pasniedz programmēšanas praktiskos darbus LU fizikas studentiem (programmēšanas un datu apstrādes pamatus, izmantojot programmēšanas valodu Python). Šī raksta tapšanas pamatā ir Kristapa gadu gaitā uzkrātā pieredze un novērojumi par savu un kolēģu vajadzībām kopdarboties dažādu programmēšanas projektu izstrādē.

Ikviens, kurš kopā ar saviem kolēģiem veidojis kādu apjomīgu teksta dokumentu, ir saskāries ar versiju kontroles problēmām. Nereti nākas pārlūkot un sakārtot tādus dokumentus kā: dokuments.docx, dokuments_gala.docx, dokuments_gala_labots.docx, dokuments_gala_labots_2_velreiz_tiesam_pabeigts.docx utt. Šis process var būt mulsinošs, radīt kļūdas un apgrūtināt visus iesaistītos dokumentu veidotājus.

Lai šo procesu atvieglotu, dokumentu iespējams izvietot visiem kolēģiem pieejamā vietā un labot to centralizēti: vai mākoņdokumenta formā (Google Drive, OneDrive, Dropbox) vai koplietotā lokālā tīkla mapē. Minētājās dokumentu koplietošanas platformās ir pieejama versiju saglabāšana, lai vajadzības gadījumā varētu atjaunot agrāku dokumentu versiju. Pieejama arī izmaiņu iekrāsošana, lai redzētu, kas tieši ir atšķirīgs vienam dokumentam no otra.

Ar ļoti līdzīgām problēmām saskaras programmētāji kopš programmatūras izstrādes pirmsākumiem – arī programmu koda veidošanas gaitā nepieciešams mijiedarboties vairākiem izstrādātājiem, sekot līdzi izmaiņām, testēt dažādus programmas koda elementus, vajadzības gadījumā iegūt agrākas programmas koda versijas. Līdzīgi kā teksta dokumentu gadījumā arī programmas koda versiju kontrolei ir izveidota virkne specializētu rīku, piedāvājot dažādas iespējas specifiskām koda izstrādes vajadzībām, piemēram, iespēju veidot paralēlus koda attīstības ceļus un sazarotu versiju struktūru.

Šobrīd de facto koda versionēšanas sistēmas standarts programmētāju vidū ir Git platforma. Papildu dažādām tehniskām priekšrocībām un plašai popularitātei, īpaši jāuzsver šīs platformas atbalsts dažādu interneta platformu veidā – GitHub, GitLab, BitBucket. Tādēļ šajā rakstā tiek iepazīstināts tieši ar Git platformas lietošanu. Raksta mērķauditorija ir Windows lietotāji, kas vēlas izmantot versionēšanas sistēmas priekšrocības grafiskas saskarnes veidā (nevis ar komandrindas palīdzību).

Rakstā tiek sniegts ieskats Git lietošanas pamatprincipos, parādīta nepieciešamā instalējamā programmatūra Windows vidē, sniegts ieskats Git koda izstrādes projektu koplietošanā ar GitLab portāla palīdzību. Plašākai informācijai un tālākai zināšanu apguvei ļoti ieteicams ir šis ārkārtīgi kvalitatīvais, brīvi pieejamais materiāls, kura izstrādi atbalstījusi Nordic e-Infrastructure Collaboration (NeIC).

Git uzstādīšana uz sava datora un lokāla repozitorija demonstrējums

Lai sāktu lietot Git versionēšanas sistēmu, nepieciešams instalēt Git for Windows (instalācijas laikā saglabāt visus noklusētos iestatījumus). Šīs programmas uzstādīšana padara iespējamu Git izmantošanu tikai komandrindas režīmā. Tālākajās šī raksta sadaļās tiks parādīts kā to darīt ar grafiskas saskarnes palīdzību, bet vispirms tiek īsi demonstrēts lietojums komandrindā, lai ilustrētu Git darbības pamatprincipus un dažus jēdzienus.

Atverot instalēto Git komandrindu (Git Bash), izpildām dažas komandas, lai izveidotu mapi, kuras saturs tiks pakļauts versionēšanas kontrolei – t.i., tiks izveidots repozitorijs. Pie katras rindiņas pierakstītie komentāri atklāj komandu būtību.

$ mkdir MyProject    # Izveido jaunu mapi
$ cd MyProject       # Pārvietojas uz jauno mapi
$ git init           # Norāda, ka šajā mape būs repozitorijs

Izmantojot savus ierastos rīkus, mapē var izvietot programmatūras koda failus. Sniegtajā piemērā mapē ir izvietots Python skripts (my_program.py), kurš veic dažu matemātisku funkciju attēlojumu grafikā (myplot.pdf).

Lai saglabātu esošo .py skripta izstrādes stadiju versionēšanas vēsturē, nepieciešams izpildīt komandas, kas (1) pievieno failu versijas kontrolei (staging) un (2) atzīmē izdarītās izmaiņas versiju vēsturē, pievienojot paskaidrojošu komentāru (commit).

git add my_program.py                    # Pievieno failu versijas kontrolei
git commit -m "Initial code development" # Saglabā izmaiņas

Pēc tam, kad tas izdarīts, var izpildīt komandu git status, lai redzētu, kāds ir patreizējais repozitorija stāvoklis no versionēšanas sistēmas skata punkta. Komanda parādīs, vai ir izdarītas izmaiņas no pēdējās reizes, kad iesniegta (commit) kāda satura versija un vai ir faili, kuriem netiek sekots līdzi. Šajā piemērā netiek sekots līdzi failam myplot.pdf, jo tas ir izstrādātās programmas grafika izvads, kura precīzs saturs nav nozīmīgs – svarīgi ir sekot līdzi tā izveides programmas kodam.

Pēc repozitorija failu izmainīšanas (piem., turpinot attīstīt programmas kodu), izmaiņas saglabā atkārtoti izpildot jau minētās komandas (git add, git commit). Izpildot komandu git log, tiek parādīta versiju attīstības vēsture. Šajā piemērā redzams, ka veikti divi iesniegumi (‘Initial code development’ un ‘Small edits’).

Ja repozitorija failos izdarītās izmaiņas ir nepieciešams atsaukt, var izpildīt komandu git restore. Ir vēl daudz un dažādu iespēju: var atgriezt repozitoriju agrākos stāvokļos, var veidot paralēlus attīstības zarus, var īslaicīgi aplūkot kādu senāku iesniegumu. Tomēr jāatzīst, ka lietot Git iespējas komandrindā var būt neērti, nepārskatāmi un neatbilstoši tam darba stilam, kādu raksta lasītāji piekopj Windows vidē. Tāpēc raksta turpinājumā apskatām veidus, kā lietot Git repozitorijus ar grafiskās saskarnes palīdzību.

Git Extensions grafisko rīku lietošana

Instalācija un uzstādīšana

Lai lietotu grafisko saskarni Git repozitoriju pārvaldīšanai Windows vidē, ieteicams instalēt Git Extensions. Lai pilnvērtīgi lietotu šīs programmas iespējas, nepieciešams instalēt vēl divas papildus programmas: (1) WinMerge, kas tiks izmantota failu izmaiņu vizualizēšanai un (2) PuTTY, kas padarīs ērtāku darbu ar attālinātiem repozitorijiem (piem., GitLab).

Pēc Git Extensions instalācijas ir ļoti nozīmīgi sakārtot visus programmas iestatījumus – šim nolūkam programmas iestatījumu (‘Settings’) logs piedāvā ērtus pārbaudes punktus, pēc kuriem vadīties. Jāpanāk, ka visi iestatījumi uzrādīti kā derīgi (zaļa krāsa).

Sadaļā ‘difftools’ jānorāda iepriekš pieminētais un uz datora instalētais WinMerge rīks. Pēc PuTTY instalācijas iestatījumu sadaļā ‘SSH’ jāatzīmē PuTTY.

Lietošana

Pēc programmu uzstādīšanas un iestatījumu sakārtošanas, iespējams pilnvērtīgi lietot Git repozitorijus bez komandrindas palīdzības. Jebkurā Windows mapē labais peles klikšķis atklāj Git Extensions piedāvātās iespējas: pārlūkot esošu vai izveidot jaunu repozitoriju, kopēt (clone) repozitoriju no citas vietas (piem., GitLab vietnes).

Mapē, kurā jau ir izvietots repozitorijs, būs iespēja izvēlēties komandu ‘GitExt open repository’. To izvēloties, atveras logs kurā var pārskatīt repozitorija izmaiņu vēsturi, redzēt to autorus un pievienotos komentārus.

Saskarnē var spiest pogu ‘Commit’, lai veiktu repozitorija satura versijas izveidi, līdzīgi kā iepriekš demonstrēts ar komandrindas palīdzību. Tikai šajā gadījumā tiek nodrošināta papildu vizualizācija un pārskatāmība, ko piedāvā Git Extensions vide.

Ļoti vērtīga un bieži izmantota iespēja ir labot .gitignore failu, (Repository / Edit .gitignore), kurā norāda tos failus un failu tipus, kuru izmaiņas ignorēt un nepakļaut versiju kontrolei. Sniegtajā piemērā tas ir izstrādātās programmas izvadītais PDF fails.

GitLab platformas lietošana ērtai projektu koplietošanai

Līdz šim rakstā tika aplūkots individuāls/lokāls Git repozitorijs. Taču būtiska priekšrocība versionēšanas sistēmas lietošanai ir iespēja ērti un pārskatāmi kopdarboties. Tieši tādēļ ir izveidoti vairāki uz Git bāzēti interneta servisi ar iespēju izvietot attālinātus repozitorijus un kopīgot tos. Šajā sadaļā demonstrēta viena šāda servisa lietošana: GitLab.com. Jāatzīmē, ka Latvijas Universitāte nodrošina uz GitLab bāzētu platformu git.lu.lv, kurā var iekļūt ar LUIS lietotājvārdu un paroli.

Reģistrēšanās un repozitorija izveide

GitLab platformā var reģistrēties gan ar e-pastu, gan ar Google kontu. Platforma piedāvā pilnvērtīgas bezmaksas lietošanas iespējas, bet to iegūšanai reģistrācijas gaitā ir jāpamana un jālieto poga ‘Skip Trial’.

Pēc veiksmīgas konta izveides ir iespēja izveidot savu attālinātos repozitorijus – piešķirt tiem nosaukumu, aprakstu, privātuma pakāpi (privāts, dalīts grupai, publisks) u.c. parametrus.

SSH atslēgas pievienošana

Lai varētu sava datora lokālos repozitorijus augšuplādēt (git push) attālinātajā GitLab vidē, kā arī lejupielādet (git clone) savus privātos repozitorijus, nepieciešams veids, kā autentificēt savu lokālo datoru darbam ar konkrēto GitLab kontu. Šim nolūkam tiek lietotas SSH atslēgas.

Lai iespējotu šo autentifikācijas veidu, nepieciešams izveidot privātās un publiskās SSH atslēgas pāri. Privātā SSH atslēga ir nekas vairāk kā ļoti gara un droša parole. Savukārt publiskā SSH atslēga ir šai parolei atbilstošs, publiski izpaužams autentifikācijas marķieris. Jāatzīst, ka būtu atbilstošāk publisko atslēgu nosaukt par ‘slēdzeni’, kuru lietotājs var ierīkot sev vēlamā vietā – šajā gadījumā GitLab portālā.

Windows vidē SSH atslēgu pāra izveidei lieti noderēs PuTTYgen rīks, kas pieejams uz datora, ja instalēta iepriekš pieminētā PuTTY programma. Sekojot norādēm programmas logā, iespējams iegūt gan privāto atslēgu (saglabājama .ppk failā), kā arī publisko atslēgu (jāveic copy/paste darbības GitLab portālā sadaļā User Settings / SSH Keys).

Attālināto repozitoriju iegūšana

Lai iegūtu GitLab portālā izvietotu repozitoriju (tai skaitā, lai uzsāktu darbu ar jaunizveidotu/tukšu repozitoriju), jānokopē tā SSH adrese.

Uz sava datora, nospiežot labo peles taustiņu kādā mapē, jāizvēlas komanda GitExt Clone. Jānorāda GitLab portālā iegūtā adrese, jānorāda privātā SSH atslēgta (Load SSH Key), jāspiež poga ‘Clone’.

Pēc repozitorija veiksmīgas kopēšanas (klonēšanas), varēs turpināt/uzsākt darbu ar tā saturu, kā demonstrēts iepriekš. Tomēr tagad, papildu jau iepriekš apskatītajai ‘Commit’ darbībai, ir pieejama arī ‘Push’ darbība, kas lokālajā repozitorijā izveidotās versijas augšuplādē attālinātajā repozitorijā. Analoģiski var veikt arī ‘Pull’ darbību, kas lejupielādēs citu izdarītās izmaiņas.

Publisku repozitoriju iegūšana

Ja repozitorijs ir iestatīts par publiski pieejamu, jebkurš to var lejupielādēt (git clone), izmantojot GitLab platformā piedāvāto repozitorija HTTPS adresi. Zemāk demonstrēts, kā šajā rakstā demonstrētais publiskais repozitorijs tiek lejupielādēts uz SMI augstas veiktspējas skaitļošanas klastera ar komandrindas palīdzību.

Noslēgumā

Rakstā sniegts ieskats darbam ar lokāliem Git repozitorijiem Windows vidē, izmantojot grafiskās saskarnes programmu Git Extensions. Demonstrēti pamati GitLab vides lietošanā, attālinātu repozitoriju izveidē, clone/push/pull darbību veikšanā. Tajā pašā laikā rakstā netiek apskatīta virkne ar Git sistēmas, kā arī GitLab portāla priekšrocībām. Noslēgumā īpaši jāuzsver viena no tām: projektu dokumentācijas veidošana.

GitLab attālināto repozitoriju pārlūkošanas saskarnē var attēlot repozitorija dokumentāciju ar README.md faila palīdzību, t.i., ja repozitorijā atrodas teksta fails ar nosaukumu README.md, tas tiks priekšskatīts GitLab vietnē. Šos dokumentācijas failus iespējams noformēt ar dažādām tekstveides komandām.

* Nulla vel sem volutpat, volutpat sapien sed, egestas ligula.
* _Vestibulum fermentum lectus et finibus volutpat._
* __Vestibulum tristique turpis quis enim porta vestibulum.__
* `Nam facilisis sapien vitae gravida ultricies.`
* [Nam commodo purus in faucibus fermentum.](https://modinst.lv)

Augstāk parādītās tekstveides komandas, ievietotas README.md failā, tiks attēlotas GitLab portālā sekojošā veidā:

Cerams, ka šis raksts palīdzēs Git lietošanas uzsākšanā un ļaus efektīvāk un ātrāk kopdarboties dažādu programmēšanas uzdevumu veikšanā.

The post Git versionēšanas sistēmas pamati appeared first on Skaitliskās modelēšanas institūts.

Mg. Phys. Kristaps Bergfelds ir LU FMOF Skaitliskās modelēšanas institūta pētnieks, kura ikdienas darbs saistīts ar fizikālu datu iegūšanu, apstrādi un attēlošanu. Papildus darbam institūtā Kristaps pasniedz programmēšanas praktiskos darbus LU fizikas studentiem (programmēšanas un datu apstrādes pamatus, izmantojot programmēšanas valodu Python). Šī raksta tapšanas pamatā ir Kristapa gadu gaitā uzkrātā pieredze un novērojumi par savu, kolēģu, kā arī studentu tipiskām ikdienas vajadzībām darbā ar datoru.

Ievads

Mūsdienu darbs zinātnē, tehnoloģijās un daudzās citās jomās nav iedomājams bez datorprasmēm! Taču ar to jāsaprot daudz vairāk nekā interneta lapu lietošanu, teksta redaktoru un e-pastu. Mūsdienu tehnoloģiju vide un attīstības straujums prasa tehnoloģiju speciālistiem un zinātniekiem pārzināt datu apstrādes metodes, datu vizualizāciju un daudzas citas jomas. Dators ir zinātnieka nepārtraukts sabiedrotais – Šveices nazis, kas vienmēr jātur kabatā ass!

Taču atšķirībā no naža, datoram nav taustāmu asmeņu un instrumentu. Tā vietā šīs dažādās funkcijas pilda uz datora instalētās lietojumprogrammas. Zināt, kuras tieši programmas būs noderīgas zinātnieka ikdienā, bieži vien ir ilgs un sāpīgs meklējuma process, ko šajā rakstā veiktais apkopojums mēģina atvieglot.

Rakstā ir apkopota virkne ar noderīgu brīvpieejas programmatūru, kas noderēs ikvienam, kas saskaras ar datu apstrādes u.c. tipiskiem zinātnieka darba uzdevumiem. Raksts ir paredzēts iesācējam, kas izmanto Windows operētājsistēmu. Taču jāatzīmē, ka daļa no programmatūras ir pieejama arī Linux vidē.

Šis raksts ir tapis kā atbalsta materiāls Latvijas Jauno zinātnieku apvienības 2021. gada 6. janvāra tiešsaistes pasākumam “Zinātnieka izdzīvošanas komplekts: no datiem līdz sakarīgam grafikam”. Pasākuma video ieraksts pieejams YouTube.

Failu un jēldatu pārvaldība

Pirms uzsākt datu attēlošanu ir jāveic vairāki sagatavošanās darbi, kā arī jāatbild uz virkni jautājumu: Kādos failos glabājas dati? Kāda ir šo failu struktūra? Cik daudz ir šo datu failu? Kā visefektīvāk tos sakārtot, lai atvieglotu tālāko darbu? Bieži vien šo jautājumu noskaidrošana aizņem lielāko daļu darba procesa un bieži nākas pielaist kļūdas. Šajā sadaļā uzskaitītā programmatūra atvieglo šo procesu.

Notepad++

Ar programmas Notepad++ palīdzību var apskatīt teksta failu saturu. Tas ir īpaši svarīgi, jo tas ir tipisks datu glabāšanas formāts (.csv, .dat u.c. – tie visi ir tekstveida “plain text” datu formāti). Šo failu apskati var veikt arī ar Windows iebūvēto rīku Notepad, bet kā vēsta nosaukums Notepad++, tad šī programma piedāvā vairākus “plusus”.

Programma nodrošina darbu ar failiem cilnēs, masveida atrašanas/aizvietošanas darbības (skat. attēlu), nestandarta ievades veidus (piem. rakstīt reizē vairākās rindās), iespēja ieslēgt neredzamos simbolus, salīdzināt divu failu saturu, iekrāsot dažādu programmēšanas valodu sintaksi utt. Šīs nelielās programmas iespējas un pielietošanas scenāriji ir ārkārtīgi plaši.

Total Commander

Brīdī, kad nepieciešams strādāt ar daudz un dažāda tipa failiem, Windows iebūvētā failu pārvaldnieka Windows Explorer iespējas var būt nepietiekošas. Šādā brīdī var palīdzēt programma Total Commander.

Šī programma piedāvā dažādas specializētas darbības failu pārvaldīšanai: Masveida failu pārsaukšana (ar teksta atrašanu, aizvietošanu, numurēšanu), mapju failu satura salīdzināšanu un sinhronizēšanu (skat. attēlu), specializētas failu meklēšanas iespējas un tml.

7-Zip

Beidzot darbu ar kādu projektu / datu attēlošanas uzdevumu, ir ieteicams visu failu kopu (datu faili, grafiku zīmēšanas skripti, radītie attēli) glabāt kompresētus vienotā ZIP arhīva failā. Šī darbība ir svarīga un aktuāla neskatoties uz to, ka mūsdienu datu glabāšanas iekārtu (flešatmiņas, cietie diski) ietilpība pēdējo gadu laikā ir daudzkāršojusies.

Arhīvu izveide ir ieteicama nevis datu apjoma samazināšanai, bet gan ērtākai failu pārvaldībai. Apkopot daudzus sīkus failus vienotā ZIP failā padara virkni darbību nesalīdzināmi ātrākas: failu kopēšana, kā arī datu nesēju satura salīdzināšana un mapju sinhronizēšana (parādīts iepriekš ar Total Commander). Lietojot arhivētus datus, pazūd risks, ka operētājsistēma veiks ar šiem datiem nevēlamas darbības (piem. izveidotos datu grafiku attēlus Windows attēlu pārvaldnieks, uzskatot tos par fotogrāfijām, mēģinās apkopot albumos).

Darbam ar dažādiem datu arhīvu formātiem ieteicamā programmatūra ir 7-Zip. Tā spēj veidot un atvērt dažāda tipa arhīvu failus (.zip, .rar, .tar, .7z u.c.). Jāuzsver, ka par spīti dažādo formātu atbalstam, ieteicams veidot arhīvus tieši .zip failos, jo tas ir ISO standartizēts formāts.

SpaceSniffer

Lai ātri saprastu sava datora vai kāda datu nesēja aizpildījumu, to var vizualizēt ar programmas SpaceSniffer palīdzību. Programma attēlo diska mapes un failus taisnstūru veidā, kuru laukums ir proporcionāls datu apjomam. Kā redzams attēlā, kāda Windows datora C: diska saturu lielā mērā aizpilda dažas ļoti lielas programmas (ANSYS, Wolfram Mathematica, Anaconda Python), nevis Windows faili vai lietotāja personīgie dati.

Darbs attēliem un video

Liela un nozīmīga niša zinātniskā darbā ar datoru ir dažādu attēlu veidošana un pārvaldība. Ļoti bieži tieši fotogrāfijas un citu tipu attēli ir apstrādājamie datu avoti. Vai tieši otrādi – galvenais datu apstrādes gala rezultāts (grafiks, shēma), ko nepieciešams rādīt citiem. Darbā ar šo īpaši svarīgo datu tipu ir iesakāmi vairāki rīki, kas var šo procesu atvieglot.

WebPlotDigitizer

Dažreiz ir nepieciešamība no kāda attēla iegūt skaitliskus datus. Piemērām, vecas zinātniskas publikācijas datus izmantot savos aprēķinus vai pārzīmēt savos grafikos. Tā vietā, lai pie monitora liktu lineālu un cirkuli, ieteicams izmantot WebPlotDigitizer.

Ar šīs programmas palīdzību var ielasīt skaitliskus datus no jebkura attēla – ieviest savu atskaites sistēmu un ar peles kursoru nolasīt datus un saglabāt tos datu failā (skat. attēlu augstāk). Ja dati attēloti ar kontrastējošu krāsu, nolasīšanu var veikt automātiski, neveicot datu punktu atzīmi ar peli.

GIMP

Ārkārtīgi populāra un iespējām bagāta ir attēlu apstrādes programma GIMP, kuras iespējas būtiski neatpaliek no komerciālā analoga Adobe PhotoShop. Ir iespēja strādāt ar rastra (pikseļu) attēliem slāņos, veidot efektu slāņus un slāņu maskas. Pieejami dažādi filtri un rīki. Attēlā redzama relatīvi reta un unikāla rīka pielietošana: slāņa perspektīvas korekcija, lai parādītu kā logotips izskatītos uz gaiteņa sienas izkārtnes veidā.

Tomēr jāatzīmē, ka programmas apgūšana prasa laiku un pacietību. Taču, ja nav nepieciešamas visas plašās GIMP iespējas, ieteicamas ir citas vienkāršākas programmas.

Paint.NET

Gadījumā, ja nepieciešama tikai daļa no GIMP iespējām, ļoti ieteicama ir programma Paint.NET. Šī relatīvi vienkāršā un intuitīvā programma ļauj strādāt ar attēla slāņiem, dažādiem efektiem un rīkiem. Piemēram, attēlā zemāk redzama Magic Wand rīka pielietošana, lai logotipa attēlam selektīvi iezīmētu balto fonu, lai to izdzēstu vai pārkrāsotu.

ImageMagick

Gadījumā, ja attēlu ir ļoti daudz, pat tādas vienkāršas darbības kā attēla izmēra vai formāta maiņu nav ieteicams veikt ar iepriekš minētajām programmām. Šādos gadījumos var palīdzēt rīks ImageMagick. Tā ir komandrindas programma, kas ļauj efektīvi veikt masveida attēlu apstrādi. Piemēram, zemāk redzamā komanda (izpildāma Command Prompt konsolē vai ierakstāma Windows batch skriptā) veiks visu mapē esošo JPG failu apstrādi – izgriezīs no tām pēc iespējas lielu kvadrātu un nomainīs izmēru uz 1000×1000 px.

magick mogrify -gravity center -crop 1:1 +repage -resize 1000x1000 *.jpg

Šāda darbība ir diezgan tipiska brīžos, kad nepieciešams sagatavot attēlus tālākai lietošanai (piem. interneta lapās, datu apstrādes un attēlošanas programmās).

Inkscape

Atšķirībā no iepriekš aprakstītajām rastra (pikseļu) attēlu apstrādes programmām, Inkscape ir paredzēta vektorgrafikas attēlu veidošanai un apstrādei. Ar tās palīdzību var veidot dažādas shēmas un rasējumus, kas ļoti daudzos gadījumos aizvieto specializētas programmatūras lietošanu (CAD rasēšana, Microsoft Visio u.c.). Brīžos, kad šādas shēmas nav jāveido bieži un daudz, apgūt Inkscape ir īpaši veiksmīga izvēle.

Augstāk redzamajā attēlā parādītas gan Inkscape iespējas, gan vektorgrafikas priekšrocības kopumā: Pikseļains maza izmēra attēls, izmantojot attiecīgo Inkscape rīku Bitmap Trace, tiek pārveidots par vektorgrafikas objektu. Tam var mainīt izmēru pēc ieskatiem, saglabājot attēla kvalitāti. Ir iespējams mainīt tā krāsas un citādi to pārveidot.

Avidemux un OpenShot

Dažreiz nākas saskarties ar situācijām, kad nepieciešams darboties ar video failiem – kadru attēli jāapvieno video (timelapse), jāveic video failu formātu pārveide, vai jāmontē kāds īss video sižets. Ja to nākas darīt tik reti, ka komerciālās programmatūras (Adobe Premier, Final Cut Pro u.c.) iegāde nav attaisnojama, tad noderēs tādi bezmaksas rīki kā Avidemux un OpenShot.

Avidemux ir ļoti spējīga programma dažādu formātu pārveidei un video failu tehnisko parametru maiņai. Iespējama arī atsevišķu attēlu (.jpg, .png) apvienošana video failā (skat piemēru attēlā augstāk). Savukārt programma OpenShot ir ļoti spējīgs video montāžas rīks, kura iespējas pārsniedz Windows 10 iekļauto Video Editor. Tai pat laikā programma ir pietiekoši intuitīva un vienkārša, lai to varētu ātri apgūt.

Datu attēlošana un atskaišu veidošana

Kad ir izpētīta datu failu struktūra un veikta to sakārtošana ērtai attēlošanai (piemēram, tie nosaukti līdzīgos, numurētos nosaukumos), var uzsākt to apstrādi un attēlošanu grafikos, kā arī rezultātu apkopošanu atskaitē. Šī sadaļa parāda dažus rīkus un pieejas šī procesa norisei.

Gnuplot

Ja ir nepieciešama tikai datu failu attēlošana (nevis apstrāde), ļoti noderīga ir programma Gnuplot. Šī programma tiek lietota komandrindas vai sagatavotu skriptu veidā. Līdz ar to, ka programma ir paredzēta datu attēlošanai, nevis datu apstrādei, izmantotās komandas ir ļoti lakoniskas un saprotamas. Apgūt šo programmu ir relatīvi viegli, tai pat laikā ļaujot apstrādāt ļoti lielus datu apjomus un iegūt dažāda tipa grafikus (līniju grafiki, stabiņu diagrammas, histogrammas, 2D datu attēlojums utt.). Iespējams izvadīt grafikus gan vektorgrafikas (PDF), gan rastra attēlu (PNG) formātā.

Zemāk ir redzams neliels skripts, ar kura palīdzību vienā grafikā attēlots trīs datu failu saturs – ātruma atkarība no laika automašīnas bremzēšanas laikā. Kodam pievienotie komentāri parāda katras koda sadaļas nozīmi. Šeit iespējams lejupielādēt visu piemēru (dati, skripts, attēls).

# Definē attēla izmēru, līniju biezumu, fonta izmēru
set terminal pngcairo size 900,700 enhanced lw 3 fontscale 2.0

# Izvadītā attēla faila nosaukums
set output "example_gnuplot_output.png"

# Grafika noformējums (asu apzīmējumi, robežas, atzīmes)
set yrange [-5:105]
set xlabel "t, s"
set ylabel "v, km/h" # Data in m/s! Need to scale by 3.6!
set xtics 1
set ytics 20
set grid

# Cikls visu trīs datu failu grafiku iezīmēšanai vienā rakstlaukumā
plot for [i=1:3] \
	'breaking_speed_data_'.i.'.dat' using ($1):($2*3.6) with line title 'File '.i

No grafika (skat. zemāk) redzams, ka automašīna bremzējusi no 100, 70 un 50 km/h un apstājusies attiecīgi 4.0, 2.7 un 2.0 sekunžu laikā.

Python

Ja ir nepieciešams datus ne tikai attēlot, bet vienlaicīgi arī apstrādāt, tad šim nolūkam ļoti piemērota ir Python programmēšanas valoda un dažādas papildinošas komponentes (paketes), kas šo procesu atvieglo. Ērts veids kā iegūt pilnu rīku kopumu (Python, bieži lietojamas paketes, grafiskais koda redaktors) ir instalēt programmatūras pakotni Anaconda.

Python programmēšanas valodas un saistīto rīku piedāvātās iespējas noteikti pārsniedz šī raksta tvērumu, bet zemāk tiek sniegts neliels piemērs kā izskatās datu apstrādes un attēlošanas skripts, izmantojot Numpy/Scipy skaitlisko datu apstrādes iespējas, kā arī Matplotlib grafiku veidošanu. Kodam pievienotie komentāri parāda katras koda sadaļas nozīmi. Šeit iespējams lejupielādēt visu piemēru (dati, skripts, attēls).

# Nepieciešamie Python rīki (paketes)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob
from scipy.integrate import cumtrapz


# Ielasa visus faila nosaukumus no darba mapes, kas beidzas ar '.dat'.
text_filenames = glob.glob("*.dat")

# Nosaka grafika zīmēšanas rakstlaukuma izmēru
plt.figure(figsize = (4.5,3.5), dpi = 200)

# Katram no .dat failiem veiks datu apstrādi, iezīmēs grafikā
for filename in text_filenames:

    # Ielasa katru failu (tabulatora atdalīti dati)
    time, velocity = np.loadtxt(
        filename,
        delimiter = "\t",
        skiprows = 1,
        unpack = True
        )
    
    # Skaitliskā integrēšana, lai iegūtu attālumu no ātruma datiem
    distance = cumtrapz(velocity, time, initial=0.0)
    
    # Nosaka maksimālo ātrumu un attālumu (lai lietotu grafika leģendā)
    velocity_max = velocity.max()
    distance_max = distance.max()
    
    # Grafikā iezīmē attālumu no laika, leģendā ieraksta bremzēšanas ceļu
    plt.plot(
        time,
        distance,
        label = "{:.0f} km/h - breaking dist. is {:.1f} m".format(
            velocity_max*3.6,
            distance_max
            )
        )


# Noformē grafiku (pievieno režģi, asu nosaukumus, leģendu)
plt.grid()
plt.legend(loc="upper left")
plt.xlabel("t, s")
plt.ylabel("d, m")
plt.xlim(0,5)

# Saglabā grafiku kā PNG attēlu
plt.savefig("example_python_output.png")

Piedāvātais skripts veic jau iepriekš parādīto automašīnas ātruma datu summēšanu (integrēšanu), parādot kādu ceļu veic automašīna bremzēšanas laikā. Redzams, ka automašīnas bremzēšanas ceļš no 100 km/h ir 55 m, bet no 50 km/h tikai 14 m. Šis rezultāts ir diezgan neintuitīvs, jo divreiz lielāks ātrums nenozīmē divreiz garāku bremzēšanas ceļu. Tas ir četras reizes garāks!

LaTeX tekstveide

Zinātnieka darba galvenais rezultāts lielākoties ir nevis konstruētas iekārtas, programmatūra vai cits gatavs risinājums, bet gan jauna informācija un secinājumi. Veids, kādā zinātniskā darbā noformē sava pētījuma rezultātus – jauno informāciju – ir ārkārtīgi nozīmīgs. Tas ir jāveic tehniski kvalitatīvi, lasāmi un saprotami. Lielākoties šie informatīvie materiāli (atskaites, publikācijas) ir pilni ar attēliem, tabulām, matemātiskām izteiksmēm, bibliogrāfiskām atsaucēm.

Šāda tipa materiālus veidot Microsft Word vidē ir iespējams, bet šis risinājums nav optimāls. Šim nolūkam LaTeX tekstveides risinājumi ir daudz piemērotāki. Izmantojot LaTeX tekstveidi, dokumenti tiek veidoti koda veidā, norādot tikai saturu – kur sākas un beidzas nodaļas, kur ievietojamas atsauces, kur ievietojami attēli. Noformējums tiek atstāts programmatūras pārziņā, kas optimāli izkārto tekstu un attēlus, veic automātisku atsauču numurēšanu un tml. Šī pieeja tik piemērota zinātniskas literatūras veidošanai, ka nereti zinātnisku rakstu redakcijas pieņem autoru rakstus tikai un vienīgi LaTeX koda formātā. Zemāk redzams vizuāls piemērs LaTeX dokumentam, kura veidošana ar Word būtu ārkārtīgi grūta (iegūts no šīs StackExchange sarakstes).

Lai sāktu veidot dokumentus ar LaTeX, var uz sava datora uzstādīt vajadzīgo programmatūru: MiKTeX pakotni (ļauj pārveidot LaTeX kodu par PDF dokumentu), kā arī TeXstudio vai Texmaker redaktoru (ērtai koda veidošanai, failu pārvaldīšanai). Taču pēdējā laikā ārkārtīgi populāra kļuvusi LaTeX dokumentu veidošana mākoņplatformā Overleaf. Nav nepieciešams neko instalēt uz sava datora – dokumentus var veidot, strādājot tikai ar interneta pārlūkprogrammu.

Arī LaTeX dokumentu veidošana un valodas nianses ir pārāk plašs temats šī raksta tvērumam, taču iespaidam par to, kā notiek dokumentu veidošana ar LaTeX/Overleaf, var aplūkot šo dokumenta piemēru, kurā koda komentāru veidā parādīta katras sadaļas nozīme.

Noslēgums

Rakstā sniegtais ieteicamās programmatūras uzskaitījums ne tuvu nav pilnīgs, un piemēri nav visaptveroši. Ir gan cita brīvpieejas programmatūra, kas veic minētās funkcijas, kā arī minētās programmatūras iespējas ir aprakstītas ārkārtīgi minimāli. Par spīti tam, cerams, ka šis raksts kalpos kā pirmais solis tiem, kas meklē veidus, kā paplašināt savas iespējas darbā ar datoru.

Papildinājums

Pēc šī raksta publicēšanas, vairāki lasītāji norādījuši vēl citas vērtīgas brīvpieejas programmas, kas atbilst šī raksta tematikai.

The post No datiem līdz skaistam grafikam: moderna zinātnieka programmatūras rīki appeared first on Skaitliskās modelēšanas institūts.