关于树莓派使用Github涉及ssh的问题

本文详细记录了树莓派在使用GitHub时遇到的SSH连接问题及解决过程。在尝试git push时遇到Permission denied (publickey)错误,原因是ssh-agent未启动或密钥未添加。通过执行eval $(ssh-agent)激活ssh-agent并使用ssh-add添加密钥。但重启后问题重现,解决方案是将命令添加到~/.bashrc文件中,利用keychain自动管理SSH密钥。经过这些步骤,成功实现了树莓派上git push的正常运行。

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关于树莓派使用Github涉及ssh的问题

之前用树莓派装了一个Python控制的小车,打算把代码发到GitHub上,之前都是用笔记本编写代码scp到树莓派上跑程序的,没试过树莓派git命令,由于树莓派使用的是Debian的系统,和Ubuntu与macOS还是差别不小的,今天写一篇文章记录一下树莓派git过程中ssh的坑。

git命令的使用

如何push文件上传到git上,关于使用git命令的基础使用网上太多了,可以参考这篇文章 – https://blog.youkuaiyun.com/u012037852/article/details/80756081
写的挺详细的。
总结下来就是:

  1. git init #initialize current workspace
  2. git remote add origin git@github.com:yourusername/xxx.git
  3. git pull
  4. git add .
  5. git commit -m
  6. git push

问题来了

到了push的时候开始报错Permission denied (publickey),这是因为新生成的key不能加入ssh就会导致连接不上github。
解决办法如下:

1、先输入$ ssh-agent,再输入$ ssh-add ~/.ssh/id_key,这样就可以了。

2、如
### 配置和运行YOLO模型进行物体检测推理 #### 环境准备 为了在树莓派5上成功配置并运行YOLO模型,环境设置至关重要。这包括操作系统更新以及必要软件包的安装。 确保操作系统的最新状态是首要任务。可以通过SSH连接至设备后输入命令`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y`来完成此过程[^1]。 #### 克隆项目与安装依赖项 获取YOLO项目的源码同样重要。通过Git工具克隆指定仓地址可获得所需资源。例如对于YOLOv5 Lite版本而言,可以使用如下指令: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 随后按照官方文档说明安装Python和其他依赖组件,通常涉及pip工具的应用: ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 下载预训练模型权重 下载合适的预训练模型文件也是必不可少的一环。这些权重文件可以从互联网公开渠道获取,并放置于特定位置以便后续加载调用。比如针对YOLOv5的小型变体(如n, s),可以直接访问Ultralytics提供的链接下载相应.pth或.pt格式的数据集。 #### 示例推理流程展示 当一切准备工作就绪之后,则可通过编写简单的测试脚本来验证整个框架能否正常工作。下面给出一段用于图像识别的基础代码片段作为参考: ```python from pathlib import Path import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device from PIL import ImageDraw, ImageFont, Image as PImage def detect(image_path='data/images/bus.jpg', weights='yolov5s.pt'): device = select_device('') # 自动选择可用GPU/CPU model = attempt_load(weights=weights, map_location=device) # 加载模型 img = ... # 图像读取部分省略... pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) if len(det): for *xyxy, conf, cls in reversed(det[0]): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' draw = ImageDraw.Draw(img) font = ImageFont.load_default() draw.rectangle(xyxy, outline="red", width=3) draw.text((int(xyxy[0]), int(xyxy[1])-10), label, fill="white", font=font) if __name__ == '__main__': detect() # 执行一次示例推断 ``` 上述代码实现了基本的对象检测功能,其中包含了模型初始化、前向传播计算预测框坐标及类别概率值等内容。 #### 文件传输到树莓派4B执行 考虑到实际应用场景可能位于远程环境中,在本地开发完成后还需要将相关程序打包上传至目标平台——即树莓派内执行。借助SCP协议能够方便快捷地实现这一目的;另外也可以考虑利用Docker容器化技术简化跨平台部署难度。 #### 关键点总结 - **硬件选型**:虽然原始描述提到的是树莓派4B型号,但根据当前信息推测应该是讨论即将发布的第五代产品特性及其适配情况。 - **性能优化方向**:鉴于传统CPU处理速度有限制,建议探索Hailo-8这类专用AI加速卡带来的效率提升潜力[^2]。 - **持续集成CI/CD管道构建**:随着迭代次数增加,建立自动化测试机制有助于提高研发效率降低错误风险。
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