GitHub温故学习

本文介绍了如何通过GitHub进行代码托管,包括创建SSH密钥、配置全局信息、克隆仓库及提交更新等基本操作流程。

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  我决定把自己觉得值得保留的代码放到一个地方,所以重新捡起自己的github账户,并复习一下整个git版本控制的使用。

  1. github上面新建一个项目仓库,Linux机器上安装git客户端,不再赘述。

  2. Linux上:

  ssh-keygen -t rsa -C "emailaddress"

  重新生成~/.ssh/下的ssh key,将公钥黏贴到github上的ssh key管理起来,这个是用户认证。

  可以使用命令验证下,ssh -T git@github.com

  如果是第一次的会提示是否continue,输入yes就会看到:You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access 。这就表示已成功连上github。

  设置全局信息:

  git config --global user.name "your name"
git config --global user.email "your_email@youremail.com"

  clone项目仓库:

  git clone https:...github项目地址

  最简单的命令。。。:

  git add README
  git commit -m "first commit"
  git push origin master

  其他的,有一个简单明了实用方面的git主页:

http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html

### 探索GitHub上的机器学习代码仓库 对于希望获取更多关于GitHub上可用的机器学习代码库的信息而言,可以访问一些知名的项目页面来了解当前最活跃和发展最快的开源贡献。这些资源不仅提供了实现各种算法的具体实例,还展示了如何应用不同的框架和技术解决实际问题。 #### 使用关键词搜索GitHub 为了有效地找到相关的机器学习代码存储库,在GitHub网站顶部的搜索栏输入特定关键字组合是一个有效的方法。例如,“machine-learning python”,这会返回大量由社区成员维护并标记为Python编写的机器学习项目的链接[^1]。 #### 浏览流行的主题标签 另一种方法是通过浏览GitHub官方整理的话题列表,其中包含了按类别划分的各种热门主题。进入[Topics](https://github.com/topics)页面之后可以选择“Machine Learning”话题,这里汇集了许多高质量的相关项目,并按照受欢迎程度进行了排序。 ```bash # 访问GitHub Topics页面查看与机器学习有关的内容 $ curl https://github.com/topics/machine-learning ``` #### 关注知名开发者和机构 许多顶尖的研究人员以及科技公司都会将其研究成果公开发布到自己的GitHub账户下。关注这些人或组织可以帮助及时获得最新的研究进展和技术分享。比如Google Research, Facebook AI Research (FAIR), 和Microsoft等大公司在其各自的GitHub主页上有众多优秀的案例可供参考。
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