[版本]GitHub Windows 下第一次折腾记录

本文详细阐述了解决使用Git连接GitHub时遇到的SSH密钥无法加入到ssh中导致连接失败的问题,通过使用GitGUI图形工具生成SSH密钥并直接保存至ssh中,避免了使用命令行生成密钥带来的连接问题。

链接:http://blog.youkuaiyun.com/wswqiang/article/details/7200022

windows Git 版本:Git-1.7.8-preview20111206.exe

注意点:
Generate a new SSH key. 用 图形工具生成,不要用命令(ssh-keygen -t rsa -C "xxx@xx.com")
用命令生成的后果就是, 生成key加不到 ssh 中,ssh-add ~/.ssh/id_key 命令报错
Could not open a connection to your authentication agent.

有人说要这样使用
ssh-agent
ssh-add ~/.ssh/id_key
我的无效
新生成的key不能加入 ssh 就会导致 连接不上 github
ssh -T git@github.com 会提示:Permission denied (publickey).

我的做法就是,key 用Git Gui 的 ssh工具生成,这样生成的时候key就直接保存在ssh中了,

不需要再ssh-add命令加入了,其它的 user ,token 等 配置都用 命令行,这样就顺利了


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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