problems about my git learning

最新推荐文章于 2020-09-07 09:50:40 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UI_Shero/article/details/79309531
本文介绍了一种在未设置代理的情况下遇到的GitHub连接失败错误，具体表现为无法通过端口443连接到github.com，并提供了.gitconfig文件配置示例，包括用户信息及HTTP与HTTPS代理设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1.  Failed to connect to github.com port 443
  2. 没设代理
  3. #vim ~/.gitconfig
[user]
	name = yuqingqing
	mail = qqyu@travelsky.com
	email = yuqingqing1991@163.com
[http]
	proxy = http://xxx.xx.xx.xx:xxxx
[https]
	proxy = 
    http://xxx.xx.xx.xx:xxxx








  1. fatal: refusing to merge unrelated histories



IT_Shero
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电力电子仿真技术解析：MMC、HVDC与微电网的建模与应用
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电力电子仿真领域的关键技术，重点讨论了模块化多电平换流器(MMC)仿真、高压直流输电(HVDC)仿真以及微电网仿真。首先，通过MATLAB Simulink环境构建MMC仿真模型，研究其工作原理和性能特点，特别是如何通过级联子模块实现高电压、低谐波的效果。其次，探讨了柔性直流输电(VSC-HVDC)仿真，涉及SPWM、NLM、CPS-PWM等调制技术的应用，展示了这些技术如何提升系统的灵活性和稳定性。最后，针对微电网仿真，模拟了风电、光伏、储能等多种能源形式的协同工作，优化微电网的设计和运行。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于电力系统设计、优化和故障诊断的研究项目，帮助理解和掌握电力电子仿真技术的基本原理和实际应用。 其他说明：文中提供了部分MATLAB伪代码示例，便于读者理解和实践。同时鼓励进一步咨询和探讨相关话题，以深化对电力电子仿真的认识。
基于群智能算法优化随机森林分类预测的MATLAB实现及性能对比
08-13
利用多种群智能算法（如粒子群优化、阿基米德优化、黏菌优化、麻雀优化和狼群优化）对随机森林（RF）进行参数优化的方法及其MATLAB代码实现。重点讨论了每种算法的工作原理、代码片段及其实验效果。实验结果显示，在UCI乳腺癌数据集上，不同算法优化后的RF模型表现各异，其中麻雀算法优化的RF模型达到了最高的准确率95.7%。 适合人群：对机器学习尤其是随机森林算法有一定了解的研究人员和技术爱好者，熟悉MATLAB编程环境。 使用场景及目标：适用于希望提高随机森林模型分类预测性能的研究项目或应用开发。主要目标是通过引入不同的群智能算法来优化随机森林的关键参数（如树的数量和最小叶子节点数），从而提升模型的整体性能。 其他说明：文中还提供了一些实用的小技巧，例如可以先使用收敛速度快的算法确定大致参数区间，然后采用精度更高的算法进行细调。此外，作者提到可以通过私信获取最新的混合优化方案。
基于 C# WinForm 技术的字体编辑器
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在 Windows 桌面应用开发中，文本编辑工具是非常常见的需求，而字体样式的自定义更是提升用户体验的重要功能。本文将基于 C# WinForm 技术，解析两个字体编辑器版本（基础版与进阶版）的实现思路，带你了解如何从零开始构建一个支持字体自定义的文本编辑工具。 项目结构概览 整个项目包含两个主要版本： 字体编辑器（基础）：实现基本的字体样式设置功能 字体编辑器（进阶）：在基础版之上增加了右键菜单、更丰富的字体设置选项 两个版本均基于.NET Framework 4.7.2 开发，采用 WinForm 传统桌面应用架构，主要包含主窗体（Form1）和字体设置窗体（Form2）两个核心界面。
【办公自动化】Python自动生成Excel报表系统：数据处理、图表生成与邮件发送全流程详解
最新发布
08-13
内容概要：本文介绍了如何利用Python自动化生成专业的Excel报表，涵盖数据提取、格式美化、图表自动生成等功能，帮助用户从重复性劳动中解放出来。文章详细描述了整个流程，包括环境准备与库安装、数据准备与读取、创建Excel报表框架、设计专业表格样式、添加专业图表、插入自动计算公式以及完整代码实现。此外，还提供了扩展功能，如邮件自动发送报表和定时自动生成报表。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python有一定了解，并希望提高办公效率的办公人员或数据分析师。 使用场景及目标：①需要定期生成销售报表或其他类型的数据报表；②希望通过自动化工具减少手动操作，提高工作效率；③希望掌握Python在办公自动化中的应用技巧，特别是结合pandas、openpyxl等库进行数据处理和Excel操作。 阅读建议：此资源不仅提供了完整的源码和详细注释，更重要的是引导读者理解每个步骤背后的逻辑和技术细节。因此，在学习过程中，建议读者跟随代码逐步实践，同时理解每一步骤的目的和实现方法。
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