git TortoiseGit配置相关

最新推荐文章于 2025-02-07 14:50:32 发布
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精选资源
Git TortoiseGit小乌龟及中文安装包
08-08
安装过程中，通常会默认选择正确的路径和设置，但用户也可以根据自己的需求进行自定义配置，如选择Git的安装位置、是否添加环境变量等。安装完成后，用户可以在Windows Explorer中看到TortoiseGit的图标，通过右键...
精选资源
Git TortoiseGit
02-02
而TortoiseGit是Git的一个图形化界面工具，专为Windows用户设计，使得Git的操作更加直观和便捷。在这个压缩包中，包含的是Git的最新版（Git-2.43.0-64-bit.exe）和TortoiseGit的2.15.0.0 64位版本以及其语言包，特别...
windows下的TortoiseGit安装、配置
wangxiaoxiaodeer的博客
03-01 340
下载及安装 从官网下载：https://tortoisegit.org/download/ 选择相应版本 默认选项安装： 选择git的配置 配置全局git用户信息（不用于验证） TortoiseGit的使用 右键可以看到git clone等相关选项 打开setting， 可以进行配置设置及修改 references: http://www.likecs.com/show-61292.html ...
Git 工具之TortoiseGit小乌龟安装配置及使用
weixin_39269896的博客
07-16 2万+
除此之外，Eclipse从原本的SVN转移到了Git，而Firefox与Python则使用Hg，国内的金山软件也使用Hg，而Cocos2d则是Git，孰优孰劣，不好说。总的来说吧，前两代由于集中式管理的缺陷，现在用的肯定会越来越少，不过老项目往往不会轻易换。第二代，SVN，在CVS基础上大幅度改进，很快就取代了CVS的地位，现在的项目数量仍然非常庞大，而且SVN的缺陷不算多，很多商业项目似乎没有迁移到下一代版本控制系统的打算。第一代，CVS，开创性的产品，至今很多古老项目仍在使用，但存在不少设计上的缺陷。.
Git + TortoiseGit 配置超详细步骤
漫步繁华街的专栏
03-01 3万+
Git+TortoiseGit安装配置步骤1. 先开通git账号，或者gitHub账号。2. 下载git 。官网下载地址： https://git-scm.com/download/win 3. 下载图形化界面管理工具TortoiseGit。Win7, Vista建议下载TortoiseGit-2.4.0.2 版本。官网64位下载地址：https://download.tortoisegit.or...
win10 的TortoiseGit安装与配置
格调的博客
12-09 1万+
1、https://download.tortoisegit.org/tgit/  下载 TortoiseGit，选择最新版本：     两个都下载，根据自己电脑位数下载（第一个是安装包，第二个是语言包）。 2、
tortoise git 清除配置信息
xu990128638的专栏
04-03 2346
Git 和TortoiseGit 配置
music0ant的专栏
05-08 964
TortoiseGit小乌龟安装配置及使用_小乌龟tortoisegit_壹只小小鸟的博客-优快云博客
【Git】tortoisegit使用配置
唐古的博客
02-07 1740
小乌龟使用，tortoiseGit使用
Git客户端(TortoiseGit)使用详解
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scott198512的博客
04-30 7万+
tortoiseGit实现代码版本管理
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git TortoiseGit-2.11.0.0-64bit.msi
04-21
6. **配置与设置**：用户可以自定义TortoiseGit的行为，如编辑器、合并工具、钩子脚本等。 在实际使用中，TortoiseGit通常与Git命令行工具配合使用，提供了一种更直观、便捷的方式，特别适合那些喜欢图形化操作或者...
京东代码库与Git TortoiseGit配置及问题解决
"本文主要介绍了在使用Git TortoiseGit工具与京东代码库进行交互时可能遇到的问题及解决方案，包括SSH密钥配置、PuTTY密钥生成器(Puttygen)的使用以及Git克隆仓库时的URL格式选择。" 在开发过程中，Git是一款非常...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 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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