image lab软件下载 imagelab官网下载需要购买吗

一、imagelab官网下载需要购买吗

imagelab官网下载不需要购买。image lab是一款非常好用的凝胶成像系统处理软件，该软件界面简单、功能强大，拥有自动化的工作流程、个性化的数据表和视图，可以自动或手动进行所有图像和数据的分析，可以完成从图像采集到分析再到打印输出的整个实验流程。

imagelab优点

imagelab软件是一款功能强的灰度分析软件，软件拥有自动化的工作流程，个性化的数据表、报告和视图，可自动或手动进行所有图像和数据的分析，用户无需具备任何成像经验就可得到优化的凝胶和印迹膜图像。我们在使用这款软件做图像分析的时候，需要做的基础操作就是将图片导入软件中。

二、Gitlab - CI/CD

本文深入探讨 GitLab CI/CD功能的学习，通过阅读 GitLab官方文档 GitLab CI/CD来了解其在软件开发过程中的持续策略。

GitLab CI/CD是集成到 GitLab中的工具，旨在简化软件开发过程中的持续集成与持续部署。

持续集成(CI)：每次将小的代码改动推送到 Git仓库，并在合并至主分支之前，执行流水线脚本以构建、测试代码变更。

持续交付/部署(CD)：每次将代码变更推送到默认仓库分支时，自动或人工执行将应用发布到生产环境。

CI/CD实现了在代码开发过程中及时发现错误和 bug，避免在有问题的代码版本上开发，同时减少了人工干预，确保所有发布到产品端的代码符合构建应用的标准。

CI/CD的流程如下：

构建 CI的条件：1.添加.gitlab-ci.yml文件；2.配置 runner。这样，每次推送代码都会触发流水线。

GitLab的 CI/CD使用文件.gitlab-ci.yml配置，并位于仓库的根目录下。文件中定义要运行的脚本，并由 GitLab Runner执行。流水线中的脚本按作业进行分组，遵循 YAML文件格式。

注意：YAML文件中使用空格而不是制表符。

脚本文件示例：

此示例定义了两个作业：rspec和 rubocop。before_script中的命令会在作业之前执行，作业中包含要执行的命令，并始终带有 script关键字。各个作业独立运行。

默认情况下，流水线具有三个阶段：构建、测试、部署。实际上不一定非要三个阶段，若阶段没有指定相应的作业，则该阶段会被忽略。

Runner用于执行脚本，可以是虚拟机、虚拟私有服务器、物理机器、Docker容器，甚至是集群。GitLab与 Runner之间使用 API交互，因此 Runner的机器必须有网络连接，以便能访问 GitLab服务器。GitLab支持的官方 Runner是使用 Go编写的，详细信息参见 Runner。

流水线通常在满足条件时执行，如推送代码到仓库。但也可以安排流水线。在配置时，可以使用 only和 except来指定作业在特定情况下执行。

安排的流水线以调度者身份执行，可能会影响流水线访问的项目或其他资源。

关于自动化运维，参见 auto devops。

每个 GitLab CI实例都具有一个内置的调试工具 Lint，用于验证.gitlab-ci.yml文件的内容。

作业的命名不能使用以下关键字：image、services、stages、types、before_script、after_script、variables、cache。

作业使用以下参数定义：

-脚本

script是作业中唯一必须使用的关键字，用于 Runner执行的 shell脚本。命令可以为一行或多行。当命令中包含特殊字符如：、{}、[]、&&等，需要将命令放在单引号或双引号中。

- image

用于指定作业使用的 Docker镜像。

- services

用于指定服务 Docker镜像。

- before_script/ after_script

用于定义在所有作业执行之前或之后执行的命令。如果在作业中设置了 before_script和 after_script，将覆盖全局设置。

- stages

用于全局定义作业可使用的阶段。阶段中的元素按顺序定义作业执行的顺序。处于相同阶段中的作业并行执行，前一个阶段中的作业执行成功才执行下一个阶段中的作业。若未定义阶段，作业中的阶段默认为 build、test、deploy。如果作业中没有设置阶段，默认为 test。

- stage

stage定义在每个作业中。

- only/except

用于限定作业在何时执行，only定义作业执行对应的分支和标签等，except定义不执行对应的分支和标签等。only/except允许使用正则表达式。如果在 only/except下有多个 key，它们之间为 and关系。

GitLab支持简单和复杂的策略，复杂策略包括：refs、variables、changes、kubernetes。

以下示例中，部署作业仅在流水线被安排或为 master分支时创建。

kubernetes策略仅接收关键字 active，以下示例表示部署作业仅在 kubernetes服务处于 active状态时创建。

variables策略用于定义变量表达式，用于限定作业执行的条件。

changes策略根据文件是否被 git推送修改来决定作业是否执行。作业"docker build"执行，当以下文件中的任何一个被修改。

tags用于选择执行项目中的 runner，在注册 runner时，可以指定 runner的标签。

allow_failure允许作业失败而不影响 CI中其他作业的执行，默认为 false。

when用于指定作业何时运行，可选值为 on_success（之前的作业全部成功才执行该作业）、on_failure（之前存在作业失败才执行该作业）、always（总是执行作业）、manual（人工执行作业）。

$CI_COMMIT_REF_NAME是 runner设置的环境变量。

cache用于执行一系列文件或目录，这些文件或目录在作业之间被缓存。全局定义的缓存可以被所有作业使用，但如果作业中定义了 cache会覆盖全局定义的缓存。缓存的默认行为是在作业开始时下载文件并在作业执行完后上传文件，即 pull-push政策。但可以通过指定 cache:policy。如果确定作业不会修改文件，可以指定 policy:pull。

artifacts用于指定文件或目录，在作业执行成功时绑定到作业。这些文件或目录在作业成功后作为附件上传到 GitLab，可通过 GitLab UI来下载。

若要禁用 artifacts，设置作业的 dependencies为空。

coverage定义如何从作业的输出中获取代码覆盖率，只能通过正则表达式获取。

retry定义当作业失败时重试的次数。可以使用 when具体指定 retry对应的失败情况，可以指定多个。

parallel用于指定相同作业实例并发执行的数量。

include用于导入外部的 YAML文件，总是在最开始导入当前 YAML文件。

variables用于在配置文件中定义环境变量。定义的变量可用于后续的作业执行或脚本中。

三、科研工具之Image J

临近毕业论文，大量图片分析任务亟待处理，ImageJ成了我的新宠。这款软件，名为Fiji，是ImageJ的扩展版，官网下载安装方便，无论是桌面版还是网页版ij.imjoy.io都可轻松上手。遇到安装问题，推荐参考知乎用户@Treasure琛的文章。

学习过程从基础入门开始，官网文档详尽实用。首先，ImageJ支持多种图片类型，包括常见的JPEG、PNG、TIFF，甚至生物和天文领域的专业格式。它解析像素结构，解释灰度与彩色图像区别，以及8-bit和24-bit的比特深度，如RGB、HSB和LAB等。对于多维图片，如多通道、Z堆叠和时间导航，ImageJ也能轻松应对。

加载和保存图片时，推荐使用TIF格式以保留原始信息，避免JPEG压缩带来的质量损失。获取像素信息，只需使用"image——show info"功能。校准图片对于精确测量至关重要，可以通过调整图像属性设定测量单位，应对3D或时间序列等复杂情况。

主界面的工具和功能需要花时间熟悉，以便高效操作。图片处理方面，Fiji能校正噪声问题，如光子噪声（通过增加曝光时间和发光强度提高信噪比）和暗噪声。对于无法修复的低信噪比问题，ImageJ提供了解决方案。