GitPuk入门教程(1) - 快速安装教程

 GitPuk是一款国产开源免费的代码管理工具,工具简洁易用,开源免费,本文将讲解如何快速安装和配置GitPuk,以快速入门上手。

1、安装

支持 Windows、Mac、Linux、docker 等操作系统。

1.1 Linux安装

  • Centos7环境

下载:进入官网→演示与下载→下载,点击下载centos,或者执行如下命令在线下载安装包。

wget -O tiklab-gitpuk-1.1.5.rpm https://install.tiklab.net/app/install/gitpuk/V1.1.5/tiklab-gitpuk-1.1.5.rpm

安装:下载完成后得到系统安装文件,上传到服务器上,在文件同级目录执行如下命令安装。

rpm -ivh --replacefiles --nodeps tiklab-gitpuk-1.1.5.rpm        #centos安装命令

启动:系统默认安装路径为/opt目录,进入/opt/tiklab-gitpuk/bin目录下,执行./gitpuk start即可启动成功。

./gitpuk start

  • Ubuntu环境

下载:进入官网→演示与下载→下载,点击下载ubuntu,或者执行如下命令在线下载安装包。

wget -O tiklab-gitpuk-1.1.5.deb https://install.tiklab.net/app/install/gitpuk/V1.1.5/tiklab-gitpuk-1.1.5.deb

安装:下载完成后得到系统安装文件,上传到服务器上,在文件同级目录执行如下命令安装。

dpkg -i tiklab-gitpuk-1.1.5.deb                #ubantu安装命令

启动:系统默认安装路径为/opt目录,进入/opt/tiklab-gitpuk/bin目录下,执行./gitpuk start即可启动成功。

./gitpuk start

1.2 Docker安装

下载:进入官网→演示与下载→下载,点击下载Docker,或者执行如下命令在线下载安装包。

wget -O tiklab-gitpuk-1.1.5.tar.gz https://install.tiklab.net/app/install/gitpuk/V1.1.5/tiklab-gitpuk-1.1.5.tar.gz

安装:下载完成后得到系统安装文件,上传到服务器上,在文件同级目录执行如下命令安装。

docker load -i tiklab-gitpuk-1.1.5.tar.gz

启动:加载完成后,执行以下镜像启动即可。

docker run -itd -p 9800:9800 tiklab-gitpuk:1.1.5

1.3 Windows安装

  • 下载,下载地址:https://download.tiklab.net/gitpuk,下载安装包如 tiklab-gitpuk-1.1.5.exe。
  • 安装,双击可执行文件 --> 选择安装安装位置 --> 点击安装
  • 启动,安装完成后点击桌面GitPuk图标即可启动

1.4 Mac安装

  • 下载,下载地址:https://download.tiklab.net/gitpuk,下载安装包如下载安装包如 tiklab-gitpuk-1.1.5.dmg
  • 安装,双击可执行文件 --> 将tiklab-gitpuk-1.0.4.app拉入应用程序中即可
  • 启动,安装完成后点击启动太gitpuk图标即可启动

2、登录

  • 启动完成后,浏览器中访问 http://ip:9800就可以打开GitPuk界面,默认登录帐号密码为admin/123456
  • 同时支持微信、钉钉、Ladp登录方式,需要先去配置:配置详情



登录页

首页

支持登录方式:

支持类型

说明

账号登录

默认登录方式

企业微信登录

企业微信用户扫描登录

钉钉登录

钉钉用户扫描登录

Ldap登录

Ldap用户登录



3、自定义配置

进入项目config文件下,修改application.yaml 可自定义配置

 3.1 自定义应用端口

修改文件中的server.port的值为自己想要配置的端口,重新启动即可

3.2 自定义数据库配置

使用的数据库为postgresql,GitPuk同时支持使用外部数据库以及内嵌数据库。默认使用内嵌数据库

  • 外部数据库:用户自己定义链接数据库的地址,用户名,密码等。

  • 内嵌数据库:使用系统内置的数据库

#使用外部数据库

注意:使用外部数据库的时候,需要将内嵌数据库postgresql.embbed.enable后面的数据修改为false

属性说明:

字段

说明

jdbc.url

数据库地址,修改为自己的外部数据库地址

jdbc.username

数据库用户名,修改外部数据库的用户

jdbc.password

数据库密码,修改为外部数据库的密码

#使用内嵌数据库

默认使用的内嵌数据库

属性说明:

字段

说明

postgresql.embbed.enable

是否使用内嵌数据库,使用:true 不使用:false

postgresql.database

内嵌数据库的名字,注意:使用内嵌数据库需要修改jdbc.url地址的仓库名为内嵌数据库名

postgresql.db.port

内嵌数据库的端口,注意:使用内嵌数据库需要修改jdbc.url地址端口为内嵌数据库端口

postgresql.db.username

内嵌数据库用户名,注意:使用内嵌数据库需要修改jdbc.username后面数据为内嵌数据库用户名

postgresql.db.password

内嵌数据库密码,注意:使用内嵌数据库需要修改jdbc.password后面数据为内嵌数据库密码

postgresql.db.address

内嵌数据库存储的地址,注意: 第一次启动的时候,该目录必须空目录,否则数据库无法启动

3.2 数据地址

DATA_HOME为数据文件存放地址。

# 数据存放地址

属性说明:

属性

DATA_HOME

数据文件存放地址

4、帮助与支持

 在安装配置过程当中有什么问题可以查阅相关文档或者进入社区寻求技术支持。

文档:

GitPuk - 文档 (tiklab.net)

社区:

TikLab - 社区

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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