Git之远程仓库(GitHub与Coding)的应用

Git- 连接远程仓库 阅读详情

最近通过Git将代码在远程仓库进行了备份,现在记录一下通过Git实现远程仓库(GitHub 与 Coding)的管理。

  1. Git的使用
    首先在官网下载Git-2.31.1-64-bit.exe安装Git;然后进行TortoiseGit-2.7.0.0-64bit.msi的安装;安装比较简单,直接默认下一步即可。
    接下来不同电脑可能会出现TortoiseGit文件夹和文件图标不显示的现象,主要原因有以下几点:
    1、是否事先已经安装了TortoiseSvn,(其实安装了也可以没有关系的)如果安装了不用的																																																									话 ,也可以卸载了。
    2、确认是不是32bit系统上装了64bit的TortoiseGit,如果是的话,这个只要再安装32bit的TortoiseGit就可以了。
    3、打开regedit.exe,准备修改注册表找到HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer 新建一个“字符串值”名称为 “Max Cached Icons” 值是 “2000”  重启一下电脑,图标就显示了
    4、
    (1)在开始菜单的搜索处,输入注册表"regedit"命令。
    (2)在弹出的注册表编辑器中找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\ShellIconOverlayIdentifier这一项。
    (3)找到后可以发现在该项下有很多个,而Windows Explorer Shell 支持的 Overlay Icon 最多 15 个,Windows 自身使用了 4 个,只剩 11 个可扩展使用。
    
    在这里插入图片描述
    4)	编辑HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\ShellIconOverlayIdentifiers,修改tortoise相关的名称(如加一个.
    5)让tortoise相关的项排序到前面(刷新可见)
    6)打开任务管理器将 explorer.exe 右键选择关闭(桌面就关闭了)前缀,并加数字)
    
    在这里插入图片描述
    7)	按下crl + alt+delete 组合键 重新启动任务管理器 ,点击左上角文件-新建任务-
    启动命令窗口输入命令:explorer.exe 启动 就OK了
    
    Git安装好后需要提前设定配置Git用户名和邮箱,可根据提前使用图像化界面填写,也可通过如下命令进行设定:
    git config user.name "名字"
    git config user.email "邮箱"
    
  2. Coding远程仓库的使用
    首先在Coding上创建仓库,填写仓库名,选择使用README初始化存储库;接下来在本地选择一个目录,点击右键,选择Git Bash Here。执行如下代码:
    git clone https://这里填写你的仓库地址#克隆:
    cd Project_FPGA					       #转到项目文件夹下
    echo "# Engineering_FPGA" >> README.md
    git add .		#追踪新文件,并放到暂存区 
    git commit -m "First Commit"	#将文件纳入本地仓库 
    git push -u origin master 	#将本地仓库同步到远端仓库
    #每次提交/更新代码时要执行一下三个命令:
    git add .
    git commit -m '修改内容描述'
    git push -u origin master#关联后,使用命令git push -u origin master第一次推送master分支的所有内容;
    #将远程仓库内容同步至本地仓库
    git pull		
    
  3. Github远程仓库的使用
    Github远程仓库的使用我们使用另一种方式:在Github上创建仓库,填写仓库名,这里要注意,不选择使用README初始化存储库;接下来在本地选择一个目录,点击右键,选择Git Bash Here。执行如下代码:
    echo " 标题" >>README.md
    git init#通过git init命令把这个目录变成Git可以管理的仓库若是反悔了,请使用此代码:rm -rf .git 则可恢复如果你没有看到.git目录,那是因为这个目录默认是隐藏的,用ls -ah命令就可以看见。
    git add README.md
    git commit -m "first commit"
    git branch -M main
    git remote add origin https://你的仓库地址
    git push -u origin main
    
  4. 其他注意事项:
    当作为Git仓库的远程地址变了,通过配置使本地仓库和新的远程仓库建立关联
    #提前选择一个仓库根目录,点击右键,选择Git Bash Here进入根目录
    git remote#查看所有仓库
    git remote rm origin
    git remote add origin https:#Git仓库的新远程地址
    
    有时候我们需要将输入的Git或其他的同步账号与密码删除,可按如下指示进行删除:进入控制面板->用户账户->管理您的凭据 ->从管理库中删除即可。
    在这里插入图片描述
Git管理多个远程仓库(GitHub和Coding) 两个空代码仓库 如果是两个仓库都是空的,就直接在 .git/config 中添加远端地址[remote "origin"] url = https://github.com/younglaker/octjs.git url = https://git.coding.net/laker/octjs.git #添加新地址 fetch = +refs/heads/*:refs/re 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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