gitolite服务器配置的一些心得

本文深入探讨了在Gitolite仓库中配置主从关系时,如何正确使用公钥进行通信,避免误操作导致的'islocal错误'。同时,揭示了TortoiseGit在密钥缓存机制上的潜在陷阱,并提供了解决方案,以确保安全高效地管理仓库。重点强调了在不同场景下合理分配和管理SSH密钥的重要性。

1、假设说有服务器1,hostname为lab1,服务器2,hostname为lab2,分别生成的给对方使用的公钥为server-lab1.pub、server-lab2.pub,服务器1和2都有自己的gitolite-admin仓库

当对仓库testrepo配置好主从关系之后,可以用server-lab1.pub和server-lab2.pub来通信,但是此时不应该用server-lab1和server-lab2来操作gitolite-admin这种没有主从关系的仓库了

因为server-lab1和server-lab2后来给了主从使用,可能默认操作的仓库都有镜像服务器,然后就会提示is local错误

此时应该再建立一个新的本地密钥来管理这种没有主从关系的仓库

2、TortoiseGit对密钥有缓存(这一点是查看.gitolite/logs下面的log日志看出来的)

TortoiseGIT 的一个陷阱:如何用不同用户的 key 访问同一个主机

How to use two different ssh keys for the same user on the same host

转载于:https://www.cnblogs.com/summerwinter/p/4204862.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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