Windows使用msysgit搭建连接优快云的CODE过程记录

本文详细介绍了如何在Windows8.1环境下,通过配置msysgit1.9,初始化本地git全局环境,生成公钥,并将本地工程上传至优快云 Code服务器的全过程。包括配置用户信息、生成公钥、上传本地工程等关键步骤。

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  在code.youkuaiyun.com上创建了两个项目,一直没有将本地代码上传,今天开始搭建git环境。

  1. 配置:

Windows 8.1 64bits

msysgit 1.9 (来自code.google.com)

  2. 安装好git环境后,进入git bash

因为以前在CODE中已经创建好项目,故现在只需要搭建好本地环境,并且将本地代传到服务器上即可。

首先需要初始化本地git全局环境,CODE上有帮助说明。

配置全局用户和邮箱:

#CODE中的用户名
git config --global user.name "优快云 id"

#CODE中的邮箱
git config --global user.email "优快云 passport中注册邮箱"
 3. 生成公钥

也是参考help/优快云_Code中的步骤,如下:

使用ssh-keygen命令

$ ssh-keygen -t rsa -C “邮箱地址”
此处需要注意, 因为我是 第一次使用git, 故不存在.ssh目录,此时可直接用ssh-keygen命令生成公钥 ,默认生成到“用户/.ssh”目录中,CODE帮助中前几步主要是对现有的密钥做了个备份。

生成后就可以黏贴到CODE的公钥处,名称自动为邮箱地址。

  4. 上传本地工程

在本地已有代码目录中打开git bash, 然后按如下操作:

git init
git add .
git commit -m “first commit”
git remote add origin <项目url, 如git@code.youkuaiyun.com:xxx/xxx.git>
git push -u origin master

如果生成的公钥有配对密码则push时需要输入密码。


至此,基本项目就上传到CODE服务器上,特别注意第一次使用git环境生成公钥可以直接调用ssh-keygen命令即可。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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