Windows+Git+TortoiseGit+COPSSH 安装图文教程

本文提供了一套详细的Windows环境下Git、TortoiseGit与COPSSH的安装配置流程,涵盖服务器端与客户端的设置,帮助用户快速搭建基于SSH协议的Git版本控制系统。

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Windows+Git+TortoiseGit+COPSSH 安装图文教程

 

准备工作:

1、 Git-1.8.1.2-preview20130201.exe

下载地址:

https://code.google.com/p/msysgit/downloads/list

2、 Copssh_4.1.0_Installer.exe

下载地址:

http://download.youkuaiyun.com/download/zzjzmdx/4636227

3、 TortoiseGit-1.8.5.0-64bit.msi

下载地址:

https://code.google.com/p/tortoisegit/wiki/Download?tm=2

 

服务器系统:Windows Server 2003 SP2

客户端系统:Windows 7 SP1

 

服务器端安装及部署

1、安装Git

 

 

 

 

 


此处选择默认安装

此处选择第三个,不去转换成unix的代码风格

 

完成安装

 

2、安装SSH及配置用户

 

 

安装在根目录下,避免路径中有空格,造成不必要的麻烦

 

此处是设置SSH的帐号密码

 

安装好后提示通过“COPSSH Control Panel”添加用户

完成安装

 

开始配置SSH用户


选中“Users”选项卡,点击Add按钮添加用户

 

选择用户名,此处可以选择刚刚安装SSH时设置的“SvcCOPSSH”用户,也可以自己新建一个用户来操作,本教程新建了一个GitAdmin的用户作为管理账户。

 

 

安装完成后还有两个操作:

1、将Git安装目录D:\Program Files\Git\libexec\git-core文件夹下的git-upload-pack.exegit.exegit-receive-pack.exegit-upload-archive.exe4个文件复制到SSH的安装路径D:\ICW\bin下。

2、将Git安装目录D:\Program Files\Git\bin\libiconv-2.dll复制到D:\ICW\bin下。

3、连接Git版本库


进入SSH安装目录下的bin文件夹,调用ssh.exe文件,输入以下代码:

“ssh GitAdmin@你的服务器名称或者IP地址”

键入yes


输入密码


看到这个界面,代表连接成功。此时你已经通过SSH协议连接上了Git。

 

4、建库操作

登录完成后,此时的实际路径是在D:\ICW\home\GitAdmin

建库操作步骤如下:

mkdir testgit //创建testgit文件夹

cd testgit //进入testgit文件夹

git init //版本库初始化,会以testgit为库名建立一个新库

touch first.txt second.txt //创建first.txt和second.txt文本文档

git add . //将文件添加至Git

git config –global user.email “you@example.com”//设置邮箱地址

git config –global user.name “Your Name” //设置用户名

git commit –m “init” //将修改提交至Git

 

cd ~/.ssh //进入.ssh文件夹

ssh-keygen –t rsa –C “you@example.com” //生成公钥,默认名称为id_rsa

至此,服务器端的安装与配置完毕。

 

注:Git默认设置克隆版本修改master版本内信息后不能提交修改,如需开放权限,要修改.git/config文件后面添加如下代码:

       [receive]

denyCurrentBranch = ignore

  

客户端安装与配置

1、安装Git

       安装步骤与服务器端相同。

 

2、安装TortoiseGit

 

 

 

       安装完毕

       此时在你的电脑鼠标右键就能看到Git已经集成到了系统快捷操作中。

 

3、配置TortoiseGit

       首先设置TortoiseGit>Settings>Network中SSH client的值为”d:\Program Files(x86)\Git\bin\ssh.exe”

      

       新建测试local文件夹,右键选中Git Clone选项,会弹出对话框,输入正确的URL,选择Web方式,选好本地的文件夹,点击确定。

 

       URL正确的话,会弹出输入密码界面,输入正确后,会将库信息克隆到本地。


       看到Success,恭喜你,你已经获取到了服务器上的库信息。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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