Centos7 搭建gitlab服务器

本文详细介绍了如何在CentOS7系统上安装和配置GitLab服务器,包括所需依赖的安装、防火墙设置、邮件服务配置、GitLab安装包下载及安装、配置文件修改、服务重启等步骤。

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Gitlab 自己的git管理工具

Centos7 搭建gitlab服务器

首先要在CentOS系统上面安装所需的依赖:ssh、防火墙、postfix(用于邮件通知)、wegt,以下这些命令也会打开系统防火墙中的HTTP和SSH端口访问。

1、下载依赖包:
yum install -y curl policycoreutils-python openssh-server
在这里插入图片描述

2、开启ssh服务
在这里插入图片描述

3、开启防火墙
在这里插入图片描述

4、开启postfix邮件服务
在这里插入图片描述
5、下载gitlab的安装包
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7/gitlab-ce-10.0.0-ce.0.el7.x86_64.rpm
在这里插入图片描述
6、安装
rpm -i gitlab-ce-10.0.0-ce.0.el7.x86_64.rpm
在这里插入图片描述

7、修改配置文件
vim /etc/gitlab/gitlab.rb
修改为自己的服务器ip
在这里插入图片描述
8、重新加载配置文件
gitlab-ctl reconfigure
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

9、重启gitlab
gitlab-ctl restart
在这里插入图片描述

10、关闭防火墙
在这里插入图片描述
11、访问刚才绑定的ip和端口,默认端口 80
在这里插入图片描述

12、设置密码,默认用户root,然后登陆
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

13、添加新用户
在这里插入图片描述

14、添加项目
在这里插入图片描述
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15、相关命令
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16、本地克隆该项目
在这里插入图片描述
17、创建一个readme文件,提交
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

18、查看gitlab服务器是否已提交
在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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