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我也要
从git仓库拉去代码有两种方式(https、SSH)
拉取文件的命令 git clone https://gitee.com/hujb/test01.git
通过此种方式拉去文件时需要输入用户名，密码。如下图：
拉取文件命令 git clone git@gitee.com:hujb/test01.git
通过此种方式获取文件，需要提前设置SSH公钥，设置教程链接如下：
https://gitee.com/help/articles/4191#article-header0
利用git从github上拉取项目
利用git从github上拉取项目 1、git安装获取 2、git bash使用 3、配置用户名、密码，生成密钥文件 4、clone git资源 5、pull git资源 6、详细样例
git操作手册---自用可参考
参考了狂神说java老师的教程自己总结自用的
树莓派4B安装 ubuntu20.04 & VNC远程桌面 & 安装ROS noetic
树莓派4B安装ubuntu20.04 & VNC远程桌面1、安装ubuntu方式1：下载Imager文件。方式2：下载镜像文件。2、查询树莓派 IP 地址3、使用ssh远程登录树莓派4、更新源地址5、更新6、安装桌面环境7、允许root登陆8、登陆远程桌面9、设置中文 1、安装ubuntu 方式1：下载Imager文件。...
Linux/Ubuntu下使用git从Github拉取项目文件、提交修改后文件的完整流程演示
远程仓库可以和Github的仓库(Repositories)链接后，提交代码时，在本地修改完代码后，使用git commit将修改提交到本地仓库中，然后再用git push将本地仓库的修改推送到远程仓库，这里即Github仓库，也就修改了Github里看到的项目内容。拉取Github里修改后的代码到本地仓库时，使用git pull即可。输入git push指令后会让输入Github用户名以及密码的步骤，这里的密码不能使用Github的登录密码，而是使用一个在Github网站上生成的密钥。
学习Ultralytics （下载）
Ultralytics由创立，最初是为了简化目标检测模型的开发和应用，专注于构建高效、易用、性能卓越的深度学习框架。其主要产品之一是 YOLO 系列模型，尤其是最新的YOLOv5和YOLOv8，因其在精度、速度和可扩展性方面的出色表现而广受欢迎。
黑群晖二合一已损毁_手动修复黑群晖已损毁磁盘空间
lz的用法是这样的，一个中古级mac mini 2011上装有vmware esxi 7.6, 然后上面挂载了lz的华芸Asustor Nas的iscsi空间，lz用的是basic volume，然后esxi上面有虚拟的黑群晖6.2.2-24922，黑群晖的docker里跑着不可描述软件，但是发现下载速度过快时，比如有好几个文件同时下载，总速度超过60MB/s以后storage manager里很...
从git上拉取项目
1、获取相应项目路径2、获取相应项目的分支3、点击clone获取下载链接4、复制相应下载链接。
win11 使用 QEMU 配置龙芯 3A5000 虚拟环境
win11 使用 QEMU 配置龙芯 3A5000 虚拟环境
git拉取
GitLab是一个用于仓库管理系统的开源项目。使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的Web服务。可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目。它拥有GitHub类似的功能，能够浏览源代码，管理缺陷和注释。可以管理团队对仓库的访问，它非常易于浏览提交过的版本并提供一个文件历史库。团队成员可以利用内置的简单聊天程序（Wall）进行交流。它还提供了一个代码片段收集功能可以轻松实现代码复用。
抑制电磁干扰（EMI）的实用电路技术
抑制电磁干扰（EMI）的实用电路技术 qtFK_EMC_EMI 【导读】本系列文章的第 1 部分至第 4 部分详细介绍了开关电源稳压器引起的传导发射和辐射发射，包括噪声产生机制、测量要求、频率范围、适用的测试限值、传播模式和寄生效应。在第 5 部分中，我将基于这一理论基础介绍抑制电磁干扰 （EMI） 的实用电路技术。 一般来说，电路原理图和印刷电路板 （PCB） 对于实现出色的 EMI 性能至关重要。第 3 部分重点强调通过谨慎的元器件选型和 PCB 布局尽量减小“功率回路”寄生电感的重要性。电源转换
Unreal5从入门到精通之一文搞懂Unreal的C++代码编译之谜
我们在开发Unreal项目时，如果时蓝图模板的项目，一般问题不大，因为当你修改完蓝图，点击编译Compile+保存Save，就可以继续开发了。这对于开发者来说也非常友好。但是，如果你使用的C++模板开发项目，代码编译一切都变得魔幻起来，IDE(VS/Rider)里面有编译，编辑器里面也有编译，有什么区别呢？我们来列举几个新手常碰到的问题。1.代码我明明新建了，编辑器里怎么看不到？2.昨天我新家的功能运行的好好的，今天怎么感觉还是老逻辑。或者昨天加的新代码，新蓝图不见了。
git的拉取、提交、合并、解决冲突详细教程
git的代码拉取、提交、新建分支、合并分支、解决冲突详细教程
YOLOv8【第十章：多任务扩展深度篇·第16节】车道线检测——基于 YOLOv8-Seg 的车道线分割与拟合！
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
Git相关笔记1 - 本地文件上传远程仓库
Git相关笔记1 - 本地文件上传远程仓库
C# NX二次开发-查找连续倒圆角面
可以通过ufun函数 UF_MODL_ask_face_type 和 UF_MODL_ask_face_props 可判断处理选择相应的一组圆角面。在QQ群里有人问怎么通过一个选择一个倒圆角面来自动选中一组倒圆角面。这个是初步思路，如果有更好的思路可回复讨论一下。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
使用Git将本地文件提交到远程仓库
使用Git将本地文件提交到远程仓库
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
使用git将本地文件上传到仓库+git常用指令
Git 是一个分布式版本控制系统，广泛用于软件开发、日常工作等。
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
怎么使用git提交代码文件到远程仓库中
建议养成习惯，每天在工作结束前将项目提交到git本地仓库去。
git怎么上传文件到别人的仓库_Git 上传项目到 gitee（上传到其它的仓库）
前言一直使用 idea 克隆和上传提交项目，今天需要把项目上传到另外一个仓库中，发现 Git bash 操作都忘了如何上传项目了，所以准备在这里记录一下，不太常用，一般是换电脑的时候用用。关键字：Git、gitee、gitbash一、新建一个本地文件夹仓库名字随意，说白了就是一个新建文件夹(如果你的项目没有被 Git 管理过，可以就用当前项目文件夹作为仓库，我这里被管理过了，想上传到另外的仓库所以...
git连接远程仓库并拉去推送以及克隆命令
Git是一个分布式版本控制系统，远程仓库则是存储在服务器上的代码仓库，常见的远程仓库平台有GitHub、GitLab、Gitee等。通过Git与远程仓库的交互，我们可以实现团队协作和代码备份。通过本文的学习，你应该已经了解了Git连接远程仓库、克隆、拉取和推送的完整流程。这些是Git使用中最基础也是最重要的操作，掌握它们将为你的开发工作打下坚实基础。记得多实践，熟能生巧！
git远程仓库使用之传送文件到仓库
首先是本篇的一个思维导图，等不及的朋友们可直接跳到相应部分。
git只拉去部分文件
前两行的操作应该是没用的，我想你在准备这个操作前，前两行你早就完成了。剩余的代码输入完后，并没有得到想要的只更新了 ”fileName"文件夹，而是把所有
Git仓库的使用
git commit -m "msg"` 命令用于将修改后的文件提交至当前所在的本地仓库。它会将本地工作目录中的修改提交到当前所在的本地 Git 仓库，而不是远程仓库。要将本地仓库的修改推送到远程仓库，需要使用 `git push` 命令。`git push` 命令将本地分支中的提交推送到远程仓库中对应的分支。只是将已暂存（staged）的更改提交到本地仓库，而不是将工作目录中所有修改过的文件提交到本地仓库。也称为索引（Index）。- 使用 `git push` 命令将本地仓库中的提交推送到远程仓库。
git怎么上传文件到别人的仓库_Git上传文件到远程仓库
一、安装Git1、Linux首先，你可以试着输入git，看看系统有没有安装Git：$ gitThe program 'git' is currently not installed. You can install it by typing:sudo apt-get install git2、Mac(1)方法1是安装homebrew，然后通过homebrew安装Git.(2)方法2是安装Xcode...
cmd中使用Git Bash上传文件到Git仓库
第一次使用Git Bash上传文件到Git仓库的过程记录 1.win+R输入cmd命令 2.进入文件所在的盘(如果在同一个盘，忽略步骤1）： C:\Users\Wang>F: 3.找到文件夹位置（例如F:\myGitHub\study\new01.html)： F:\>cd F:\myGitHub\study 4.将此文件夹下创建一个本地git仓库（成功后会显示该目录下有一个.git子目录，它就是那个git仓库了） F:\myGitHub\study>git init 5.把项目文件
【git】使用git上传文件到仓库失败bug记录
今天在使用git上传代码到仓库时遇到一个bug，浅记录一下~
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