如何将本地的项目上传到Github上详解

本文详细介绍如何在GitHub上创建新仓库并上传本地项目,包括仓库初始化、添加文件、连接远程仓库及推送代码等步骤。

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第一步:

我们先打开https://github.com/首页登录,接着新建建一个仓库;按New键新建;

填写我们的仓库名字(Repository name 必填),对你的仓库的描述(Description选填),选择公有还是私有(公有就是任何人都能看到你的代码,但不能没有经过你的允许修改你的代码;私有就是你想让谁看谁修改就谁看谁修改)。

Initialize this reposity with a README(初始化仓库是新建一个帮助文档);可选

接下来直接Create repositoy(创建仓库)就完成了第一步;

 

第二步:打开本地项目的根目录,右键单击选择Git Bash Here(电脑一定要安装有git);

下面要输入一些命令行

1、git init(初始化本地仓库)

2、git add .(添加全部修改完的文件,准备commit提交;此处add后面需要有一个空格,小数点也是必须的!!!)

3、git remote add origin + 你的远程仓库的地址(连接到远程仓库,并且将该仓库设置别名为origin,后面会用得到)

这里连接的时候可能会弹出一个窗口让你登录github,如果之前在命令行中有登录这里就不需要登录

4、git push origin master (将本地项目上传到origin远程仓库中,我这里直接用的我的新建的仓库的名字,并没有用别名,如果出现错误的话可以像我一样在后面加一个 -f 试一试)。

注意:

如果有多个远程仓库 或者 多个分支, 并且需要将代码推送到指定仓库的指定分支上,那么在 pull 或者 push 的时候,就需要 按照下面的格式书写:

git pull 仓库别名 仓库分支名 
git push 仓库别名 仓库分支名

 

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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