MAC上向GitHub上上传自己的项目

本文详细介绍了如何在GitHub上创建账户、新建仓库、生成SSH密钥、添加密钥到GitHub、验证连接、上传文件等步骤,适合GitHub新手快速上手。

1首先需要在github上创建你自己的github账户

2新建仓库(注意选择initialize this repository with a README)

3生成ssh(公钥.pub&私钥)

命令行:$ssh-keygen -t rsa -C xxxx@126.com(注册github时的email)

接下来需要指定生成ssh所在的目录:可以不仅仅指定~/.ssh,因为有时候公司的gitlab上需要一个ssh,个人的github上的ssh需要重新生成,这时就可以在一个新的目录下生成,目录/github_rsa (这个名称可以自己指定)。(注意如果想要默认路径的话,直接enter即可)

注意:

这一步有个坑:有一个输入密码确认密码的动作,如果这个时候输入了密码,那么以后每一次git clone ssh 仓库的时候都需要输入密码...so不要输入密码!

4在github上的settings->ssh keys 添加自己的github_rsa.pub文件,可以在命令行中cat github_rsa.pub打开此文件,复制全部内容到github的key中。添加。

5在本地的电脑上添加私钥 (如果新加密钥覆盖之前的私钥,这一步就不是必要的了)

命令行:ssh-add github_rsa ,如果未写该命令,验证便不会成功。

6 验证是否连接成功

命令行:$ ssh -T git@github.com 

如果此时响应:Hi encoreMiao! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access.便是配置成功了

(出现了

mengmengtekiMacBook-Pro:.ssh mengmeng$ ssh -T git@github.com

The authenticity of host 'github.com (192.30.255.112)' can't be established.

RSA key fingerprint is SHA256:nThbg6kXUpJWGl7E1IGOCspRomTxdCARLviKw6E5SY8.

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes

)

7上传文件

clone刚才在github上创建一个repository仓库到本地,将要上传的项目拖到这个文件夹中,便可进行commit,pull,push操作了。

 

ps:同样也可以在本地,创建仓库命令行代码如下: 

$ touch README

$ git init //初始化

$ git add README //更新README文件

$ git commit -m 'first commit' //提交更新,并注释信息“first commit”

$ git remote add origin git@github.com:defnngj/hello-world.git //连接远程github项目 (这里是自己创建名字)

$ git push -u origin master //将本地项目更新到github项目上去

 

ps:finder中显示隐藏文件夹

命令行:defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles -bool true

 

参考:

http://blog.youkuaiyun.com/leikezhu1981/article/details/47664215

https://my.oschina.net/stefanzhlg/blog/529403

 

转载于:https://www.cnblogs.com/encoreMiao/p/6237145.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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