git 下载openNeuro大文件

原创已于 2024-06-07 10:15:17 修改

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#git

于 2024-06-07 10:04:22 首次发布

git 下载openNeuro大文件

相当快，使用网页download 下载一天，没下载完，使用git lfs clone 1s完成。

## method 1
git clone '***.git'


## method 2
git lfs install
git lfs clone '***.git'

如遇到如下报错（通常是网络不好），，重写下载，多下载几次就可以

fatal: unable to access 'https://github.com/OpenNeuroDatasets/ds002345.git/': Failed to connect to github.com port 443 after 21095 ms: Couldn't connect to server

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git上传大文件的解决方案

weixin_43178406的博客

11-05

12万+

本文主要介绍了git上传大文件的解决方案，希望能对使用git的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

如何用Git-LFS上传与下载大文件资源

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01-09

2891

4.1假设我们上传的是E盘中第一个文件夹里的文件。3.2点击Your repositories。3.4填写项目名称，描述，并添加README。在Anaconda Prompt输入命令。先进入到上传项目所在的路径，输入命令。这时再查看仓库，进入master分支。3.1进入个人主页，点击右上角头像。打开Anaconda Prompt。注意需要代理，国内网很可能上传失败。项目创建好，复制一下HTTP地址。假设下载到D盘第一个文件夹里。然后输入以下命令即可。

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git大文件上传插件，绿化版本，免安装，方便下载使用.

git lfs下载大文件限额

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使用Git LFS下载大文件到本地(Linux)

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很多时候我们想要从huggingface中下载模型文件,若直接clone往往下载不完全.下载文件后可通过以下命令来查看该文件各个文件的大小ls -lh如下图，第一行total显示整个目录的文件大小，下面即为每个文件的大小尤其是对于GB级文件而言,很多时候都无法完全clone,且由于直接git会不稳定,因此引出Git LFS.Git LFS是一个GitHub开发的Git扩展,主要用于实现对大文件的支持。

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git clone下载大文件eof

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git clone early EOF error 的解决方式出现原因下载的文件太大，加上墙的问题，git clone下载会出现中断解决一：加大https缓存（推荐） git init git config http.postBuffer 524288000 git clone https://XXX(Your download URL) 将http.postBuffer设置的尽量大，例如git config --global http.postBuffer 524288000 （50

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OpenNeuron是用Java编写的神经网络实现。当前仅支持Kohonen网络模型，但API的设计目的是易于扩展以建模其他网络类型。该实现用于面部热图像识别。

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git 大文件上传以及下载

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<think>好的，用户需要查找关于运动想象IIIa数据集的下载和介绍信息。首先，我需要回忆一下BCI竞赛的数据集情况。根据用户提供的引用，引用[1]提到了BCI竞赛III中的数据集IIIa，包含三个受试者的数据，每个试验的类别和数量。同时，引用[2]也提到了BCI III dataset II，但可能不太相关。用户的主要需求是IIIa数据集，所以需要聚焦在竞赛III的数据集IIIa上。接下来，我需要确定数据集的具体内容和结构。根据引用[1]，数据集IIIa包括四类运动想象任务：左手、右手、脚和舌头。受试者K3b有180个训练和测试试验，而K6b和L1b各有120个。这可能意味着数据集分为不同的受试者文件，用户可能需要分别下载。关于下载资源，通常BCI竞赛的数据集可以在官方网站或学术平台上找到。例如，BCI Competition III的官方网站可能仍然提供数据下载，或者托管在如OpenNeuro等数据共享平台。另外，用户可能需要通过学术论文或相关研究获取数据链接，比如引用[4]中的example.m文件可能来自某个数据集包，但不确定是否直接相关。用户还可能想知道数据格式，比如EEG信号的采样率、通道数等。引用[2]提到多标记标签数维度/通道数多源，可能涉及多通道EEG数据。需要指出数据的具体参数，如通道数量、采样率等，这通常在数据集的文档中有详细说明。另外，用户可能需要处理该数据集的工具或代码示例。引用[4]中的Matlab示例可能是一个起点，但可能需要调整以适应IIIa数据集的结构。可能需要推荐常用的库如MNE-Python或EEGLab来处理EEG数据。还需要考虑用户可能的后续需求，比如预处理方法、特征提取或分类算法。虽然用户当前的问题集中在下载和介绍，但生成的问题可以引导他们进一步探索。最后，确保回答符合格式要求，使用正确的中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能涉及较少的数学公式，更多是数据集的结构描述。引用正确的来源，如引用[1]和[2]，但要注意用户提供的引用可能与实际数据集文档有所不同，需要明确标注参考了用户提供的引用内容。</think>### 运动想象 IIIa 数据集介绍与获取指南 #### 1. 数据集基本信息运动想象IIIa数据集来源于**BCI竞赛III**[^1]，主要包含以下内容： - **受试者**：3名（K3b、K6b、L1b） - **任务类别**：四类运动想象（左手、右手、脚、舌头） - **数据规模**： - K3b：训练集和测试集各180次试验 - K6b/L1b：训练集和测试集各120次试验 - **信号特征**：多通道EEG信号（具体通道数未明确说明，但类似数据集常包含60-64导联）[^2] #### 2. 数据获取途径建议通过以下方式获取原始数据： 1. **BCI竞赛官网**：访问[BCI Competition III](http://www.bbci.de/competition/iii/)页面查找"Dataset IIIa"下载链接 2. **学术数据平台**：在[OpenNeuro](https://openneuro.org/)或[Kaggle](https://www.kaggle.com/)搜索关键词`BCI Competition IIIa` 3. **GitHub资源库**：部分研究者会公开处理过的数据集版本，例如： ```bash git clone https://github.com/neuroergo/BCI-Competition-Datasets ``` #### 3. 数据结构示例数据通常包含： - `.mat`文件（MATLAB格式） - 标注信息文本文件 - 实验范式说明文档 #### 4. 典型处理代码框架使用Python处理EEG信号的示例： ```python import scipy.io as sio # 加载K3b受试者数据 data = sio.loadmat('K3b.mat') eeg_signals = data['X'] # 形状为(试验数, 通道数, 时间点) labels = data['y'].flatten() # 类别标签向量 # 可视化第一个通道的信号 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(eeg_signals[0,0,:]) plt.xlabel('采样点') plt.ylabel('电压($\mu V$)') plt.show() ``` #### 5. 关键研究论文 1. 《Optimal Spatial Filtering of Single Trial EEG During Imagined Hand Movement》[^1] 2. 《BCI Competition 2003-Data Set IIIa: Validation of Feature Components》[^2]