GitLab的简单使用

gitlab远程子仓库配置SSH - 保姆级教程 在网上搜索了一些方法,但是不够详细,走了好多弯路,所以记录下配置SSH的详细过程吧。 阅读详情

GitLab是一个利用Ruby on Rails开发的开源应用程序,实现一个自托管的Git项目仓库,可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目。

它拥有与Github类似的功能,能够浏览源代码,管理缺陷和注释。可以管理团队对仓库的访问,它非常易于浏览提交过的版本并提供一个文件历史库。团队成员可以利用内置的简单聊天程序(Wall)进行交流。它还提供一个代码片段收集功能可以轻松实现代码复用,便于日后有需要的时候进行查找。开源中国代码托管平台git.oschina.net就是基于GitLab项目搭建。

添加新项目

1、选择创建新项目

登录成功后,点击导航条上的 “+” 就可以进入创建项目的页面

2、填写项目的信息

在创建工程的页面,按照要求填写项目的名称和可见性等信息。

(1)Project path:项目的路径,一般可以认为是项目的名称

(2)Import prject from:从哪导入项目,提供Github/Bitbucket等几个选项

(3)Description(项目的描述):可选项,对项目的简单描述

(4)Visibility Level(项目可见级别):提供Private(私有的,只有你自己或者组内的成员能访问)/Internal(所有登录的用户)/Public(公开的,所有人都可以访问)三种选项。

添加和配置SSH公钥

SSH(Secure Shell)是一种安全协议,在你的电脑与GitLab服务器进行通信时,我们使用SSH密钥(SSH Keys)认证的方式来保证通信安全。你可以在网络上搜索到关于SSH密钥的更多介绍;下面我们重点讲解如何创建 SSH密钥,并将密钥中的公钥添加到GitLab,以便我们通过SSH协议来访问Git仓库。

SSH 密钥的创建需要在终端(命令行)环境下进行,我们首先进入命令行环境。通常在OS X和Linux平台下我们使用终端工具(Terminal),在Windows平台中,可以使用Git Bash工具。

进入命令行环境后,我们执行以下操作来创建 SSH 密钥。

1.进入SSH目录

cd ~/.ssh

(1)如果还没有 ~/.ssh 目录,可以手工创建一个(mkdir ~/.ssh),之后再通过cd ~/.ssh进入SSH目录

(2)可以通过ls -l命令查看SSH目录下的文件,来确认你是否已经生成过SSH密钥;如果SSH目录为空,我们开始第二步,生成 SSH 密钥;如果存在id_rsa.pub这个文件,说明你之前生成过SSH密钥,后面有介绍如何添加多个sshkey

2.生成SSH密钥

我们通过下面的命令生成密钥,请将命令中的YOUR_EMAIL@YOUREMAIL.COM替换为你自己的Email地址。

ssh-keygen -t rsa -C "YOUR_EMAIL@YOUREMAIL.COM"

在SSH生成过程中会出现以下信息,按屏幕的提示操作即可;

$ ssh-keygen -t rsa -C "YOUR_EMAIL@YOUREMAIL.COM"

Generating public/private rsa key pair.

Enter passphrase (empty for no passphrase):

Enter same passphrase again:

Your identification has been saved in /Users/USERNAME/.ssh/id_rsa.

Your public key has been saved in /Users/USERNAME/.ssh/id_rsa.pub.

The key fingerprint is:

15:81:d2:7a:c6:6c:0f:ec:b0:b6:d4:18:b8:d1:41:48 YOUR_EMAIL@YOUREMAIL.COM

说明:

(1)一般情况下,在命令行中输入密码、口令一类的信息时是没有信息回显的。在我们这一步的操作中,输入passphrase口令时,命令行界面上不会随着键盘敲入密码而有什么反馈。

(2)当提示Enter passphrase (empty for no passphrase) :时,可以直接按两次回车键输入一个空的 passphrase;也可以选择输入一个 passphrase 口令,如果此时你输入了一个passphrase,请牢记,之后每次提交时都需要输入这个口令来确认。

3.获取SSH公钥信息

SSH密钥生成结束后,你可以在SSH目录下看到私钥id_rsa和公钥id_rsa.pub这两个文件,不要把私钥文件id_rsa的信息透露给任何人。我们可以通过文本编辑器或cat命令来查看id_rsa.pub公钥信息。

(1)通过编辑器。使用你熟悉的文本编辑器,比如 记事本、Sublime Text等软件打开id_rsa.pub,复制里面的所有内容以备下一步使用。

(2)通过cat命令。在命令行中敲入cat id_rsa.pub,回车执行后命令行界面中会显示id_rsa.pub文件里的内容,复制后在下一步使用。

(3)通过直接使用命令将id_rsa.pub文件里的内容复制到剪切板中

Windows:clip < ~/.ssh/id_rsa.pub

Mac:pbcopy < ~/.ssh/id_rsa.pub

GNU/Linux (requires xclip):xclip -sel clip < ~/.ssh/id_rsa.pub

4.添加SSH公钥到gitlab

(1)打开https://gitlab.com/profileProfile配置页面,选择SSH Keys.

(2)添加SSH公钥

按照要求填写Title和Key,其中Title是Key的描述信息(如My_work_computer等),Key是上面复制的SSH公钥的内容,直接粘贴到输入框中保存即可。

5.测试SSH连接

ssh -T git@gitlab.com

如果连接成功的话,会出现以下信息。

Welcome to GitLab, USERNAME!

如何同时使用多个SSH公钥

如果你已经有了一套ssh(笔者的电脑上就有好几套如github/gitcafe/gitlab,三者各不一样),为了保证各个服务能正常使用需要配置多个SSH Key。可以按照以下的步骤来实现多套SSH Key的共同工作:

1.生成SSH密钥

假设你已经有了一套名为id_rsa的公秘钥,将要生成的公秘钥名称为gitlab,你也可以使用任何你喜欢的名字。记得把以下命令中的YOUR_EMAIL@YOUREMAIL.COM改为你的Email地址

ssh-keygen -t rsa -C "YOUR_EMAIL@YOUREMAIL.COM" -f ~/.ssh/gitlab

说明:

(1)-f后面的参数是自定义的SSH Key的存放路径,将来生成的公秘钥的名字分别是gitlab.pub和gitlab

(2)其他的和上面生成密钥的步骤相同,只是多了下面的配置的步骤

2.配置自定义的公秘钥名称

在SSH用户配置文件~/.ssh/config中指定对应服务所使用的公秘钥名称,如果没有config文件的话就新建一个(vim ~/.ssh/config),并输入以下内容(可以添加多个):

Host gitlab.com www.gitlab.com

IdentityFile ~/.ssh/gitlab

导入项目或提交代码

1、初始上传代码

(1)可以先将项目clone到本地然后将文件拷贝到目录下面再提交上去

git clone git@gitlab.com:USERNAME/PROJECTNAME.git

cd WatchDemo

touch README.md

git add README.md

git commit -m "add README"

git push -u origin master

(2)如果项目存在需要导入到gitlab可以直接将项目导入上去

cd existing_folder

git init

git remote add origin git@gitlab.com:USERNAME/PROJECTNAME.git

git push -u origin master

说明:

(1)请将上面的USERNAME和PROJECTNAME替换成用户名和项目的名称

(2)existing_folder指的是项目在本地的路径(根路径)

2、其他使用请参考《使用GitHub进行项目托管》,或者是到网络上查看Git的相关资料

感谢GitCafe,一个非常优秀的代码托管平台,本文很多资料来源于GitCafe官方提供的帮助手册。

参考资料

1、《GitLab Help》

2、《Gitcafe Help》

3、《Gitlab的使用》

4、《用GitLab搭建自己的私有GitHub》

GitLab的使用 GitLab是一个基于Git的开源代码仓库管理工具,提供了代码托管、持续集成、持续部署、问题跟踪、代码审查等功能,广泛应用于软件开发的各个阶段。GitLab的核心是代码库,开发者可以在其中托管和管理项目代码。它还提供了问题跟踪功能,用于记录和管理项目中的任务、缺陷和改进需求。此外,GitLab通过合并请求功能,允许开发者将分支上的代码合并到主干分支,通常伴随着代码审查和测试过程。代码托管:作为一个管理Git存储库的平台,GitLab可以免费托管私有和公共的软件项目。项目管理。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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