The Workflow Description Language (WDL) (pronounced as /hwɪdl/ or "whittle" with a 'd') is an open standard for describing data processing workflows using a human-readable/writeable syntax.

Water Data Library (WDL) is experiencing technical difficulties and is temporarily offline. You may also access the data through our Open Data portal: Water Quality: https://data.cnra.ca.gov/dataset/water-quality-data Groundwater Levels: https://data.cnra.ca.gov/dataset/periodic-groundwater-level-measurements

2025年1月28日 · 教程内容较长，原始 md文件有需要的，公众号后台回复"wdl教程"获取，下面为部分截图。

Auto colour change of temperature, uv and solar gauges. User configurable pre-selection of units and refresh rate. Real time graphing of wind speed, wind chill and direction. Last hour graphs of wind speed, rain, barometer, humidity and temperature. Last 24 hour graphs of wind speed, rain, humidity and temperature. Plus UV and solar.

2024年12月22日 · learn-wdl 是一个教育性质的开源项目，旨在帮助开发者学习和使用 Workflow Description Language (WDL)。 WDL 是一种开源的脚本语言，用于指定数据处理工作流，具有人类可读和可写的语法。

WDL ( workflow description language 工作流描述语言) 是Broadinstitute推出的一种，用于描述流程的编程语言。 与一般通用编程语言（C、Python、R、Perl等）不同，WDL语言开发的目标是为了更好的进行在集群环境下进行任务调度

2025年2月14日 · Let me modify the tests so that we keep the temp directory around on failure to assist in investigation (in the past I've manually done that as-needed). Also, please note that the tests expect bash to be on the PATH as WDL requires bash for its commands; the GitHub actions runner we use for CI already has bash on the PATH for Windows.

2022年5月17日 · WDL 定义了一个可执行的流程，它由call调用的一系列task组成，task 是一个模块化的一系列命令，可以复用，由call 语句调用在 workflow block里面。 task本身定义在外围，它可以import，建议这么书写，增加可保护性。 task调用顺序及书写顺序不决定流程执行task的顺序，但是建议顺序书写。 task层的变量可以引用workflow层的变量，也可以直接传参。 WDL结构中，变量分为两层，task层和workflow层，最基本的变量有两个，一种是File，对应文件，一种 …

2024年2月7日 · 本文详细介绍了WDL脚本的工作原理，包括工作流的结构、任务输入和输出的设置，以及如何通过JSON文件传递参数。 还讨论了Cromwell的使用、命令语法、字符串拼接和WOMTool的验证工具。

Workflow Description Language (WDL) scripts for vg workflows. Giraffe-DeepVariant workflows. Either the full Giraffe-DeepVariant workflow, or parts of it are available: Giraffe-DeepVariant workflow to perform the full workflow: starting from FASTQs/CRAM, align reads to a pangenome and run DeepVariant.