pycharm与GitHub联合使用

1. 将新项目提交到GitHub

1)登录GitHub

2)点击VCS

3) 设置名字和权限

4)选择要上传的文件

5)成功

2. 修改、添加文件后更新GitHub

1)点击右上角commit

2)添加描述,进行commit and push

3) push

4)成功

3. 创建分支

1. 点击VCS--> Git

2. 新建分支,并checkout

3. 此时新分支需要commit和push

PS:另外创建新分支的方法可见博客

https://blog.youkuaiyun.com/weijie_home/article/details/104788500

 

### PyCharm 插件大型模型开发的结合 PyCharm 是一个功能强大的集成开发环境(IDE),支持多种插件以增强其功能。在涉及大型模型开发时,PyCharm 的插件生态系统可以显著提升效率灵活性。以下是一些大型模型开发相关的插件及其功能: #### 1. **GitHub Copilot** GitHub Copilot 是由 GitHub OpenAI 联合开发的一款 AI 驱动的代码补全工具。它能够根据上下文生成高质量的代码片段,适用于各种编程语言,包括 Python。通过安装该插件,开发者可以在 PyCharm 中获得智能化的代码建议生成能力[^4]。 ```python # 示例:GitHub Copilot 可能生成的代码片段 def calculate_factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return n * calculate_factorial(n - 1) ``` #### 2. **Pydantic 插件** Pydantic 是一个用于数据验证设置管理的库,广泛应用于 FastAPI 等框架中。Pydantic PyCharm 插件提供了自动补全、类型检查等功能,极大地提高了使用 Pydantic 的开发效率[^1]。对于大型模型开发,特别是涉及复杂数据结构时,这一插件非常有用。 #### 3. **Monokai Pro Theme** 虽然 Monokai Pro Theme 主要是一个主题插件,但它可以通过提供更舒适的视觉体验来间接提高开发效率[^2]。对于长时间从事大型模型开发的用户来说,选择合适的主题可以减少视觉疲劳。 #### 4. **自定义 Shell 配置** 在进行大型模型开发时,配置 PyCharm 的默认 Shell 为 PowerShell 7 可以简化命令行操作,特别是在 Windows 环境下[^4]。这有助于快速运行脚本或执行模型训练相关的任务。 ```powershell # 示例:PowerShell 脚本用于启动模型训练 python train_model.py --data_path ./data --epochs 10 ``` #### 5. **手动安装插件** 如果某些插件未在 JetBrains 官方插件市场中找到,可以通过下载 `.jar` 文件并手动安装的方式解决[^3]。这种方法特别适用于一些专为特定需求设计的小众插件。 --- ###
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