以Python的项目show-me-the-code为例,说明本地git与github

本文详细介绍如何从零开始参与GitHub上的开源项目,包括注册账号、搜索项目、克隆代码、提交更改等步骤。

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以提交的一次开源代码为例,教会你步入开源的世界。

1,首先登陆到https://github.com平台上注册一个自己的账号,这个过程就不演示了

2,然后在左上部分输入一个开源项目的名字,选择的是jvalidator,回车搜索。

手把手教你如何加入到github的开源世界!

3,在搜索结果页面找到如下如图所示的项目,单击项目名称。

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4,此时,你已经进入到了rinh/jvalidator的项目主页了,单击右上角的fork按钮,就把这个项目拉到你的账户下了,你就可以加入到这个项目中了

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5,此时,页面已经跳转到你的账户下的jvalidator项目里了,单击右下方的复制按钮,将这个地址就复制下来了,稍后有用

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6,此时,你需要安装一个git的客户端工具,当然这就很多了,我们演示就用它了http://msysgit.github.io,到这个页面下载此工具,选择一个最新的版本吧,下载到你的电脑里,然后安装它。

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7,接着,你在你的磁盘里的一个合适位置建立一个目录,专门用来存放开源代码,比如我在我的D盘下建立了一个git文件夹,进入git文件夹

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8,单击你的鼠标右键,会出现一个Git Bash 命令选项,单击进入。此时你看到的是一个命名窗口

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9,直接输入命令 git  clone  接着将起先的地址复制到后面,回车,就开始将你的github上的jvalidator的源码下载到你的电脑里了

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10,此时,就可以去开发里面的代码了,添加新的功能,修改明显的bug......这里就是你在参与开源开发了

11,通过10后,保存好文件,回到我们的git bash命令界面,输入命令

cd  jvalidator  //进入到这个文件夹

git add .    //将改动的地方添加到版本管理器

git  commit -m "some changes"  //提交到本地的版本控制库里,引号里面是你对本次提交的说明信息

git push -u origin master  //将你本地的仓库提交到你的github账号里,此时需要你输入你的github的账号和密码,你输入就是了

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12,此时你在你的本的任务就完成了,进入到你的github上面,选择到这个jvalidator项目名,单击进入,右侧有个pull request,单击

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13,进入跳转的页面单击右侧的New pull Request按钮

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14,此时,你就能看到你改动的方了,核对下,没有问题后,就单击View pull request按钮

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15,此时,你可以在页面中输入你的本次提交的说明信息,输入完后,单击提交按钮 comment

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16,到此,你的任务就完成了,等到开源项目的管理人员审核,通过了,他就把你的改动合并到相应的开发分支上。


来自:http://www.cnblogs.com/wenber/p/3630921.html


### Python Curve 平台概述 Python Curve 是一个用于处理曲线数据的工具集,旨在简化各种类型的曲线操作和分析工作。该平台提供了多种功能模块来支持不同应用场景下的需求。 #### 主要特性 - **B样条NURBS库**:通过集成[NURBS-Python](https://gitcode.com/gh_mirrors/nu/NURBS-Python)[^1],用户可以获得强大的B样条以及非均匀有理基样条(NURBS)计算能力。 - **图形卷积网络(CGCN)**:借助[curve-gcn](https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/curve-gcn)[^2]项目中的算法实现,能够应用于三维形状分类、重建等领域。 - **科学绘图增强**:遵循《科研论文配图绘制指南–基于Python》一书[P42-44][^3]所推荐的最佳实践,利用`SciencePlots`包提升可视化效果的质量标准。 - **LiDAR 数据处理优化**:针对来自自动驾驶仿真环境如CARLA传感器获取的数据进行了特别适配,改进了原始点云信息解释方式[^4]。 - **PDF 文本提取辅助**:配合[pdfplumber](https://github.com/jsvine/pdfplumber)[^5]等第三方库,可以从结构化文档中抽取有价值的信息片段供后续加工使用。 #### 安装说明 为了开始使用Python Curve平台,建议先安装必要的依赖项: ```bash pip install numpy scipy matplotlib pandas pdfplumber scienceplots ``` 对于特定子模块,则需额外下载对应的资源文件或者源码仓库。如,如果想要体验完整的NURBS建模流程,应该克隆并设置好[NURBS-Python](https://gitcode.com/gh_mirrors/nu/NURBS-Python);而对于涉及深度学习的任务来说,则可能需要参照[curve-gcn](https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/curve-gcn)给出的具体指导完成模型训练准备。 #### 示应用案 下面展示了一个简单的子,演示如何创建一条二次贝塞尔曲线,并将其渲染出来: ```python import numpy as np from geomdl import BSpline from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt def bezier_curve(control_points, num_samples=100): degree = len(control_points)-1 curve = BSpline.Curve() curve.degree = degree curve.ctrlpts = control_points curve.knotvector = utilities.generate_knot_vector(curve.degree, curve.ctrlpts_size) eval_pts = [] for t in np.linspace(0., 1., num=num_samples): point = curve.evaluate_single(t) eval_pts.append(point) return np.array(eval_pts) control_points = [[0, 0], [2, 3], [4, -1]] bezier_path = bezier_curve(control_points) fig = plt.figure(figsize=(8,6)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot(*zip(*bezier_path), '-r', label='Bezier Curve') for i,cp in enumerate(control_points): ax.text(cp[0]+.1,cp[1]+.1,f'P{i}', color='blue') plt.legend(loc="best") plt.show() ``` 此脚本定义了一种生成任意阶次贝塞尔路径的方法,并通过Matplotlib呈现最终结果图像。
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