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git安装教程在线播放_git使用入门详细教程(2024年11月免费观看)

内容来源：方新你好影院所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

git安装教程

𐟚€前端新手全攻略✨ 𐟤” 你是否对前端充满好奇，想要踏入这个充满挑战的领域？这里有一份为你量身定制的前端入门指南！ 𐟒ᠪ*心理准备** 首先，要明确自己为什么要踏入前端的世界。前端、后端、算法等都是编程的分支，选择前端是因为它的魅力吗？还是因为它的前景广阔？无论你的初衷是什么，都要做好迎接挑战的准备！ 𐟛 ️ **工具准备** 想要成为专业的程序员，你需要一个专业的环境。一台Mac电脑或Windows上安装的Linux系统如Ubuntu都是不错的选择。Mac上最便宜的air款就足够你开始学习啦！同时，你还需要掌握一些必备的工具，如git版本管理工具、基本的cli命令等。 𐟌 **环境准备** 接下来，你需要搭建自己的开发环境。从操作系统到软件管理工具，再到个性化的配置，每一步都需要你亲自动手。安装完系统后，你可以挑选自己喜欢的主题来提升开发体验。同时，也可以考虑安装一些插件来增强系统的功能。 𐟓š **视频学习** 想要学习前端的知识，视频教程是不可或缺的。推荐你在b站或油管上搜索相关的教程资源。请注意，前端是一个日新月异的领域，所以一定要学习最新的视频教程哦！同时，也可以考虑使用coursera、udemy等平台上的优质资源。 𐟔 **学会解决问题** 在学习的过程中，你可能会遇到各种各样的问题。如何搜索并解决问题是你学习生涯中非常重要的一部分。当然，你也可以随时向我提问，我会尽力帮助你解答疑惑。 𐟌Ÿ **总结** 前端入门虽然有些困难，但只要你用心去学，就一定能够成功入门！希望这份指南能给你带来一些帮助！加油哦！𐟒ꀀ

𐟚€ 人工智能入门指南：从零开始的必学知识作为一个正在攻读电子信息人工智能专业的研究生，我曾经在本科毕业后的暑假感到非常迷茫，不知道如何入门这个前沿领域。最近，我收到了很多私信，询问如何准备人工智能的相关知识。结合自己的摸索和总结，我整理了一些人工智能入门所需的基础知识，希望能帮助到正在迷茫的你。 𐟔‘ 学习优先级： 1️⃣ 编程语言基础：Python 推荐小破站上的黑马程序员课程（8天从入门到精通）。 2️⃣ 人工智能专业基础：机器学习小破站上搜索吴恩达的机器学习课程，全英中英字幕全集。 3️⃣ 理论教材：周志华的《机器学习》购买中文纸质教材，李沐的《深度学习》也可以参考。 4️⃣ 深度学习：深度学习的入门深度学习是机器学习的延伸，模型复杂性和计算资源要求更高。推荐小破站上的李沐学AI课程，基于PyTorch。 5️⃣ Linux系统基础：小破站上的黑马程序员课程，掌握Linux基础命令、git命令、vim编辑器和conda相关命令。 𐟒𛠧”𕨄‘软件推荐： 1️⃣ Anaconda 参考CSDN上的教程配置anaconda环境，它预装了各种科学库和开发工具，建议熟悉conda基础命令。 2️⃣ Jupyter Notebook 在Anaconda下安装，支持Python语言，实时可视化图表、数据等运行结果。 3️⃣ PyCharm社区版免费提供，适合个人开发者和教育用途，包含基本的Python开发功能，可联动Mysql数据库和conda虚拟环境。 4️⃣ Windows系统下的WSL 允许用户在Windows平台上原生运行Linux环境及其应用程序，不需要额外安装虚拟机。 𐟓– 文献阅读：提前找导师，确定大致方向后，优先看文献综述，有助于了解专业方向的大致脉络和前沿技术。国外期刊的文献综述一般关键字是scoping review，comprehensive review等。希望这些建议能帮助你顺利入门人工智能领域，祝你学习顺利！

GitHub新手必看：必备详解 𐟌ŸGitHub 𐟧‘‍𐟎“ 对于计算机新手来说，GitHub 是一个常用的代码共享平台。虽然很多人会告诉你去GitHub 看项目代码，但如何使用Git和GitHub呢？以下是一些基础知识！ 1️⃣ Git与GitHub概述 Git 是一种运行在电脑上的版本控制软件，主要用于记录代码的修改历史，方便程序员撤销错误的修改，防止代码崩溃。 GitHub 是一个基于Git的网站，用于代码托管和协作。 2️⃣ Git的核心概念 Git 主要包含以下三部分：提交（commit）：每次代码修改都会被记录在一个提交中，这样当代码出现问题时可以回退到某个提交。仓库（repository）：保存代码的地方，文件组称为仓库。分支（branch）：项目分工时，每个人负责不同的部分，最后合并在一起，每个部分的代码称为一个分支。 3️⃣ 下载和安装 Git下载地址：官网下载，傻瓜式安装即可。安装完成后，你会得到两部分：Git 和 VsCode。 VsCode下载地址：官网下载，傻瓜式安装。使用VsCode可以方便地查看GitHub上的代码。在GitHub上遇到不错的项目代码，不会保存和使用怎么办？请参考相关教程。加油吧！

𐟓免费云同步方案大揭秘！ 𐟤”你是否在寻找一款免费的云同步方案？别再局限于昂贵的云盘服务啦！今天就来揭秘几款超实用的免费云同步工具，让你的数据安全又同步！ 𐟒𛦖𙦡ˆ一：GitHub同步虽然需要手动同步，但GitHub的版本历史清晰易查，再也不用担心数据丢失啦！只需安装Git插件，就能轻松实现与Github的同步，而且完全免费哦！ 𐟓𑦖𙦡ˆ二：FreeFileSync 这款软件支持单向或双向同步，能有效避免云同步产生的分支冲突。只需简单几步，就能将本地笔记文件夹同步至云，方便又快捷！ 𐟔禖𙦡ˆ三：remotely save插件这个插件在界面上直接添加了一个同步按钮，操作简单方便。虽然配置稍显繁琐，但教程详细易懂，轻松上手！ 𐟔’方案四：syncthing 作为一款开源同步软件，syncthing能确保数据的安全传输。只需保持一个设备在线，就能实现多端同步，轻松应对各种场景！ 𐟎‰快来试试这些免费云同步方案吧！让你的数据安全又便捷地存储在云端！

PyCharm找不到解释器？速解！大家好，最近我在用PyCharm新建项目的时候，发现了一个让人头疼的问题——没有解释器！这和我之前看过的教程完全不一样啊！图1是我的实际情况，图2是教程的截图。图1：我的问题新建项目纯Python 名称：pythonProject Python：Django 位置：D:\python 其他：创建Git仓库、创建欢迎脚本解释器类型：项目venv、基础conda、自定义环境 Python版本：百度图2：教程的步骤 New Project 项目存放位置：Location：E:\study Python Interpreter：New Virtualenv environment 配置python解释器 New environment using：Virtualenv 这个是创建一个虚拟环境虚拟环境位置：Location：E:\study\lvenv Base interpreter：E:\python\python.exe Inherit global site-packages：python解释器位置，会自动读取安装的python路径 Make available to all projects：Previously configured interpreter Interpreter：问题所在从上面的截图可以看出，我的问题和教程的主要区别在于解释器的配置。教程中明确提到了创建一个新的虚拟环境，并且指定了基础解释器的路径。而我的设置中，解释器类型是“项目venv”，这可能意味着PyCharm会自动创建一个新的虚拟环境，但具体路径和解释器版本没有明确指定。解决方案经过一番折腾，我终于找到了解决办法。首先，确保你的PyCharm版本是最新的，因为旧版本可能存在一些已知的bug。然后，尝试手动创建一个新的虚拟环境，指定你想要的Python版本和路径。具体步骤如下：打开PyCharm，进入新建项目的界面。选择“纯Python”选项，并输入项目名称和位置。在“解释器类型”中选择“自定义环境”。点击“创建虚拟环境”，并指定你想要的Python版本和路径。例如，你可以选择E:\study\lvenv作为虚拟环境的路径，并使用E:\python\python.exe作为基础解释器。完成设置后，点击“创建”，等待PyCharm自动配置好一切。小结通过以上步骤，我终于解决了PyCharm新建项目时找不到解释器的问题。希望这个经验能帮到同样遇到这个问题的你们！如果还有其他问题，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

LLAMA3微调、量化、部署全攻略 LLAMA3已经发布一个月了，你是不是还在为如何微调LLAMA3而烦恼？别担心，我来帮你！今天，我将分享一份详细的教程，教你如何从零开始微调、量化、部署LLAMA3，直到实际应用。相信我，这份教程绝对让你受益匪浅！微调LLAMA3 𐟛 ️ 首先，你需要下载一个完整的LLAMA3模型。你可以从官网下载，或者选择别人已经微调过的中文版。例如，你可以下载这个模型：接下来，进行指令微调。你需要执行以下步骤：下载所有文件并保存到一个文件夹中。打开命令行，进入该文件夹。运行指令微调脚本：run_clm_sft_with_peft。所需参数包括： --model_name_or_path：模型路径。 --tokenizer_name_or_path：分词器路径。 --dataset_dir：数据集路径。 --per_device_train_batch_size和--per_device_eval_batch_size：训练和评估的批次大小。 --do_train和--do_eval：是否进行训练和评估。 --seed：随机种子。 --bf16：使用bf16格式。 --num_train_epochs：训练周期数。 --Lr_scheduler_type：学习率调度器类型。 --Learning_rate：学习率。 --warmup_ratio：预热比例。量化LLAMA3 𐟓‰ 量化LLAMA3需要使用llama.cpp项目（）。首先，你需要安装CMAKE（），然后使用git clone命令下载项目： git clone cd lama.cpp pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt cmake -Bbuild -C build-config Release 接下来，在项目文件中找到转换工具convert-hf-to-gguf.py，并执行以下命令： python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o D:\PycharmProject\2024\my_lama3.gguf -t D:\PycharmProject\2024\my_lama3.quantized_model.gguf 部署LLAMA3 𐟓抩ƒ觽𒌌AMA3有两种方法：使用Llama和Llama Studio。无论你选择哪种方法，都非常简单，并且都自带启动服务。以下是具体步骤： Llama：创建项目并指定模型文件路径。 Llama Studio：创建项目并指定模型文件路径。在Colab上量化LLAMA3 𐟖寸如果你在Colab上操作，可以按照以下步骤进行：下载Llama.cpp项目，并安装相关依赖。下载Hugging Face上的模型（注意Colab内存有限制）。使用snapshot_download方法下载模型。执行量化命令：python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o ./quantized_model -t ./quantized_model.gguf 资源分享 𐟓 为了帮助你更好地理解和操作，我还准备了一些资料： LLAMA3微调方法视频教程。指令微调所需数据与模型下载指南。 LLAMA3模型微调实例视频教程。 LLAMA3微调后进行量化视频教程。 Llama.cpp量化实例视频教程。 LLAMA3部署与应用视频教程。希望这份教程能帮到你，祝你顺利完成LLAMA3的微调、量化和部署！如果有任何问题，欢迎随时交流！

两个文件夹同步 𐟓– Logseq的本地化特点让笔记离线也能用，但同步问题怎么解决呢？别担心，Git来帮忙！ 𐟔 首先，在Logseq里找到并安装Git插件。打开Logseq，点右上角三个点，选Plugins，然后搜索Git并安装。 𐟒𛠦Ž姝€，去Gitee创建个仓库。登录Gitee，新建一个仓库，并设置为私有（如果你不想公开）。 𐟌 之后，配置本地文件夹与云端仓库的映射。用文件管理器打开你想存放仓库的本地文件夹，比如d:\logseq\graph。在文件夹空白处右键，选Open Git Bash here，然后按照教程配置。 𐟎‰ 现在，当你保存Logseq文件时，Git插件会自动Push和Commit。当然，你也可以手动操作，点击Logseq右上角的Git图标，选你想执行的Git命令。 𐟎‰ 恭喜！你已经成功连接了本地知识库和云端仓库，多设备同步不再是问题！

LLama3加速秘籍𐟔劥˜🯼Œ大家好！今天我想和大家分享一下如何用TensorRT和Triton来加速LLama3模型的推理。这个教程是基于我之前的经验总结出来的，希望能帮到你们。环境准备 𐟌 首先，你需要准备一个带有GPU和NVIDIA Docker的主机。我个人推荐使用智星云，比如GPU3090，24G显存，宿主机内存至少30G，磁盘200G，驱动版本大于535，CUDA 12.1。机器类型选择云主机，性能模式普通性能，GPU类型GeForce RTX3090，显存24G。下载仓库 𐟓劦Ž夸‹来，创建代码目录，如果还没有的话。然后下载TensorRT-LLM仓库，这里用v0.8.0稳定版本： bash cd ~ mkdir codeRepo && cd codeRepo git clone -b v0.8.0 下载模型 𐟓报ˆ›建模型目录，如果还没有的话： bash mkdir -p /root/model_repository 然后下载模型： bash cd /root/model_repository git clone 组织目录 𐟓‚ 红色部分是本次部署需要的：拉取容器 𐟚⊤𘋨𝽦𞃨€—时，建议调大网络带宽： bash docker pull nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 启动容器 𐟚€ 进入仓库： bash cd TensorRT-LLM 启动容器： bash docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all -v $(PWD):/TensorRT-LLM -v /root/model_repository:/model_repository --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 安装依赖 𐟛 ️ 进入容器后，安装依赖： bash apt-get update && apt-get -y install python3.10 python3-pip openmpi-bin libopenmpi-dev 安装稳定版本TensorRT-LLM，下载依赖比较耗时。希望这个教程能帮到你们！如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起讨论解决。𐟘Š

𐟓在D盘用Git下载文件教程 𐟒𛦃𓨦在终端中使用Git在D盘下载文件？跟着以下步骤操作吧！ 1️⃣ 首先，从官网下载最新版的Git，并安装在D盘。安装时，除了安装路径，其他选项可以默认勾选哦。 2️⃣ 安装完成后，记得打开环境变量设置，添加Git的bin和git-core文件所在路径。这样，你就可以在终端中轻松调用Git命令了。 3️⃣ 接着，使用“Win+R”快捷键打开cmd，输入“D:”进入D盘。注意哦，要全程使用英文输入。 4️⃣ 然后，输入“cd 路径”命令，这里的“路径”是指你想要进入的文件位置。为了方便查看，你可以在D盘的Git下新建一个文件夹，比如“MyFiles”，然后进入这个文件夹。 5️⃣ 最后，复制你想要用Git下载的文件链接，粘贴到终端中，就可以开始下载啦！下载完成后，你就可以在相应的文件夹中看到下载的文件啦！ 𐟎‰恭喜你，现在你已经学会了如何在终端中使用Git在D盘下载文件啦！快来试试吧！

如何复现论文代码：一步步指南复现论文代码在学术研究中非常重要，因为论文通常只提供有限的实现细节。以下是详细步骤： 1️⃣ 寻找开源代码 ✨ 论文中直接提供GitHub链接：这是未来计算机领域的一个趋势，越来越多的论文会公开源代码。 ✨ 同行研究者的复现：经典工作的代码复现通常可以在GitHub上搜索到。 ✨ Papers with code网站：这个网站专门收集了论文的复现工作。 ✨ 联系论文作者：如果论文没有公开且找不到同行的复现，可以尝试联系论文作者，态度诚恳地请求分享代码。 2️⃣ 下载代码和数据集在GitHub的代码页面，你可以选择通过git clone或Download ZIP等方式下载代码。 3️⃣ 阅读README文件通常，README（md格式）文件中会详细说明操作步骤，按照文件中的指示进行操作。 4️⃣ 安装依赖包和预训练权重在README文件或requirement.txt文件中找到所需的依赖包及其版本要求，使用【pip install 包名】来安装依赖包，并将数据集和预训练权重拷贝到相应位置。 5️⃣ 运行代码你可以通过命令窗口来运行代码，也可以右键选择run main函数。确保查看代码中是否有运行顺序说明。 6️⃣ 调试代码如果遇到报错，首先检查是否所有必要的包都已安装。如果都已安装好，可以进行debug，查找问题所在。有问题可以百度、CSDN或询问大语言模型。希望这些步骤能帮助你成功复现论文代码！