在 CentOS 装 Git 并搭建Git服务器Gitosis

在 Ubuntu 上安装 Git 非常的简单,只需要:

sudo apt-get install git-core

但是 CentOS 默认的 yum 源中没有 Git,只能下载 RPM 包安装,确保已安装了依赖的包

sudo yum -y install curl curl-devel zlib-devel openssl-devel perl cpio expat-devel gettext-devel perl-ExtUtils-MakeMaker perl-CPAN tk

安装最新的 Git

$ wget http://www.codemonkey.org.uk/projects/git-snapshots/git/git-latest.tar.gz
$ tar xzvf git-latest.tar.gz
$ cd git-{date}
$ autoconf
$ ./configure --with-curl=/usr/local
$ make
$ sudo make install

检查版本

$ git --version
git version 1.7.3.GIT

如果执行  git --version 的时候,提示

git: error while loading shared libraries: libiconv.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

错误的话,解决办法如下:

1.在/etc/ld.so.conf中加一行/usr/local/lib

2.然后运行/sbin/ldconfig,文件解决,没有报错

如果在安装的过程中遇到"Can’t locate CPAN.pm in @INC..."之类的错误,请参考:http://blog.haohtml.com/archives/12708,我是直接用命令"yum -y install perl-CPAN"搞定的.

 

说明:由于条件有限,我这里使用的是同一台centos的,但教程内容基本上通用。

2.安装gitosis

  1. $ yum install python python-setuptools
  2. $ git clone git://github.com/res0nat0r/gitosis.git
  3. $ cd gitosis
  4. # python setup.py install

网址:https://github.com/res0nat0r/gitosis

3.在开发机器(客户机器)上生成公共密钥(用来初始化gitosis)

  1. $ ssh-keygen -t rsa #不需要密码,一路回车就行(在本地操作)
  2. $ scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@主机名或主机ip:/tmp/ # 上传你的ssh public key到服务器

4.初始化gitosis[服务器端]

  1. $ adduser git # 新增一个git用户(先添加用户组 groupadd git)
  2. $ su git # 切换倒git用户下
  3. $ gitosis-init < /tmp/id_rsa.pub # id_rsa.pub是刚刚传过来的,注意放在/tmp目录主要是因为此目录权限所有人都有定权限的
  4. 看到
    Initialized empty Git repository in /var/spool/gitosis/repositories/gitosis-admin.git/
    Reinitialized existing Git repository in /var/spool/gitosis/repositories/gitosis-admin.git/
    说明安装成功

     5.$ rm /tmp/id_rsa.pub # id_rsa.pub已经无用,可删除.

5.获取并配置gitosis-admin [客户端]

  1. $  git clone git@xxx:gitosis-admin.git  # 切换到root用户并在本地执行,获取gitosis管理项目,将会产生一个gitosis-admin的目录,里面有配置文件gitosis.conf和一个 keydir 的目录,keydir目录主要存放git用户名
  2. $  vi gitosis-admin/gitosis.conf  # 编辑gitosis-admin配置文件

如果无法git clone的话,可以使用git clone git@xxx:/home/git/repositories/gitosis-admin.git

# 在gitosis.conf底部增加

  1. [group 组名]
  2. writable = 项目名
  3. members = 用户  # 这里的用户名字 要和 keydir下的文件名字相一致

# VI下按ZZ(大写)两次会执行自动保存并退出,完成后执行

  1. $ cd gitosis-admin
  2. $ git add .
  3. $ git commit -a -m “xxx xx” # 要记住的是,如果每次添加新文件必须执行git add .,或者git add filename,如果没有新加文件,只是进行修改的话就可以执行此句。

# 修改了文件以后一定要PUSH到服务器,否则不会生效。

  1. $ git push

如果在git push的时候,遇到错误“ddress 192.168.0.77 maps to bogon, but this does not map back to the address - POSSIBLE BREAK-IN ATTEMPT!”,解决为修改/etc/hosts文件,将ip地址与主机名对应关系写进去就可以了。

注意:这里我们并没有进行任何的修改的,现在只有一个管理git的项目。下面的为新添加项目的配置,大家经常用到的也就是下面的操作的。

新建项目

到此步就算完成gitosis的初始化了。接下来的是新建一个新项目到服务器的操作,如第5步中配置gitosis.conf文件添加的是

  1. [group project1] # 组名称
  2. writable = project1 # 项目名称
  3. members = xxx # 用户名xxx一定要与客户端使用的用户名完全一样,否则无权限操作

提交修改并更新到git server服务端

  1. $ git commit -a -m “添加新项目project1,新项目的目录是project1,该项目的成员是xxx“ # “”里的内容自定
  2. $ git push

将新创建的项目提交到git server 上进行登记。以便客户可以操作新项目.

# 在客户端创建项目目录(客户端,当前用户为 XXX )

现在回到开发者客户端,上面创建了一个新项目project1并提交到了git server 。我们这里就创建此项目的信息.注意 项目名称 project1要与gitosis.conf文件配置一致,

  1. $ mkdir /home/用户/project1
  2. $ cd /home/用户/project1
  3. $ git init
  4. $ git add . # 新增文件 留意后面有一个点
  5. $ git commit -a -m “初始化项目project1″

# 然后就到把这个项目放到git server服务器上去.

  1. $ git remote add origin git@xxx:project1.git # xxx为服务器地址
  2. $ git push origin master

# 也可以把上面的两步合成一步

  1. $ git push git@xxx:project1.git master

说明:如果在执行 git push origin master 的时候,提示以下错误:
error: src refspec master does not match any.
error: failed to push some refs to 'git@192.168.0.77:pro2.git'

这是由于项目为空的原因,我们在项目目录里新创建一个文件。经过->add -> commit -> push 就可以解决了

  1. $ touch a.txt
  2. $ git add a.txt
  3. $ git commit -a -m 'add a.txt'
  4. $ git push

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如果在git clone的时候遇到“

error: cannot run ssh: No such file or directory - cygwin git

”错误,则表示本机没有安装ssh命令。安装方法请参考:http://blog.haohtml.com/archives/13313

有时候我们要更换电脑来重新开发项目。这个时候,只需要将id_rsa私钥放在home目录里的.ssh目录里就可以了。(有时候一个人开发多个项目,这时候可能会提示id_rsa文件已经存在。不太清楚这里如何解决???)

续篇:git下添加新项目及用户

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三、常见问题

首先确定 /home/git/repositories/gitosis-admin.git/hooks/post-update 为可执行即属性为 0755

1. git操作需要输入密码
原因
公密未找到
解决
上传id_rsa.pub到keydir并改为'gitosis帐号.pub'形式,如miao.pub。扩展名.pub不可省略
2. ERROR:gitosis.serve.main:Repository read access denied
原因
gitosis.conf中的members与keydir中的用户名不一致,如gitosis中的members = foo@bar,但keydir中的公密名却叫foo.pub
解决
使keydir的名称与gitosis中members所指的名称一致。
改为members = foo 或 公密名称改为foo@bar.pub
3. 相关链接

http://blog.youkuaiyun.com/wangyuefenga/article/details/7460104

相关文档:

http://www.cnblogs.com/nasa/archive/2012/05/31/2528901.html

http://www.jiangmiao.org/blog/1600.html

转载于:https://www.cnblogs.com/tianshangrenjian/archive/2013/03/12/2954904.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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