使用Git将代码上传到Github

本文介绍了如何使用Git将代码上传到Github。首先,通过`git init`初始化本地仓库,然后用`git remote add origin`添加远程仓库链接。接着,执行`git pull`同步远程仓库内容。使用`git add.`添加所有文件到暂存区,并通过`git status`检查状态。接下来,`git commit -m`添加提交信息,最后通过`git push`将本地改动推送到远程仓库。这便于代码分享和协作。

Git

Git是一个版本管理工具,是可以在你电脑不联网的情况下,只在本地使用的一个版本管理工具,其作用就是可以让你更好的管理你的程序,git允许你通过提交对一个系统(或一组)文件的历史进行注释。这些提交便是在给定时间点对系统做出的差异“快照”。你就能知道你何时对项目做了什么修改。比如你原来提交过的内容,以后虽然修改了,但是通过git这个工具,可以把你原来提交的内容重现出来,这样对于你后来才意识到的一些错误的更改,可以进行还原。

Github

这是一个网站,就是每个程序员自己写的程序,可以在github上建立一个网上的仓库,你每次提交的时候可以把代码提交到网上,这样你的每次提交,别人也都可以看到你的代码,同时别人也可以帮你修改你的代码,这种开源的方式非常方便程序员之间的交流和学习。这也是一个非常适合程序员交流的网站,很多国际上的技术大牛都在github上有自己的开源代码,其他人只要申请个账号就可以随意的看到这些大牛写的程序。同时国内的很多互联网公司如百度,阿里等,也在github上公布有开源的代码,感兴趣的程序员也可以自己查找着看一些。想看国内大公司的代码,可以看链接: 中国公司在 GitHub 上有哪些比较出彩的开源项目

基础流程

1、初始化

git init

完成初始化工作,这时候目录里面就多了一个.git的目录了。

2、建立链接

git remote add origin git@github.com:Silvia-liu/leetcode.git

增加对我们github上创建的leetcode仓库的管理,其中Silvia-liu是我在网站上注册时使用的用户名。

3、本地同步

git pull git@github.com:Silvia-liu/leetcode.git

一般在Github网站上建立仓库的时候就已经创建README.md,算一次提交了。所以我需要先在本地同步一下Github仓库中的内容。

4、添加上传文件

git add .    

接下来就是要把我刚创建的文件上传到到仓库上去了,首先执行增加命令:git add . (这后面是一个英文的句号)。add后面加了一个点,是想要提交所有文件。如果想提交指定的文件,可以写文件名。

git status 

再执行 git status,就可以看到文件已经加上去了

5、添加提示信息

git commit –m “这里写下你自己的记录本次提交内容的信息”

执行完增加命令后,m后面跟提示信息,这个提示信息是一定要写的,不仅是规则,同时也方便我们记录我们提交的过程,写清晰为什么提交或修改了什么是非常有用的。

6、推送到远程仓库

git push git@github.com:Silvia-liu/leetcode.git

提交完成后,我们就要把它推送到远程仓库上去了,这样就完成了我们要做的所有任务。第一次执行的时候需要加-u,即,git push -u

git push -u git@github.com:Silvia-liu/leetcode.git
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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