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Pycharm如何提交代码至github仓库配置操作步骤

需求 同Eclipse开发工具解决提交代码至github仓库初衷一致。...操作步骤如下 github创建准备提交的git地址:https://github.com/xxxxxxx/test.git 打开pycharm,File–>settings–Version Control–Github...配置账户密码,根据习惯选择认证方式: 创建demo项目,pycharm工具条选择VCS,右键选择共享项目到github 因为在工具中配置了github帐号和密码,下面就是在github创建新的仓库...,如果是已经存在的git仓库,就需要选择仓库checkout 代码到本地: 接下来就是选择文件共享至github仓库,可以去除不勾选的文件 然后可以登录github查看创建成功的git仓库...,如果是已存在,则上面的操作则不会成功。

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Git 和 GitHub入门到实践3 Git 分支简介、Git 和 GitHub 日常操作

本篇文章开始,我将结合实验和实际的场景详细讲解如何在日常工作中使用 Git 和 GitHub。...在 GitHub 上查看被删除的分支 ? image GitHub 分支操作 除了本地创建,然后推送到远端的方式之外,我们也可以直接在 GitHub 上创建远程分支,本地只需要 fetch 下来即可。...image.png 分支的其它进阶操作,如合并分支、比较分支差异等我们将在下一篇进行介绍。 远端同步代码 在前面章节 Git 分支的介绍时已经讲解了 pull 和 fetch 区别。...二者都可以用来远端同步代码到本地。本处不再赘述。...参考 ProGit(中文版)、ProGit(英文版) 一书,可以了解 Git 操作使用详细的讲解。 访问 GitHub Online Help 可检索关于 GitHub 的相关帮助。

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GitHub教程:最新如何GitHub上下载文件(下载单个文件或者下载整个项目文件)之详细步骤讲解(图文教程)

GitHub教程:最新如何GitHub上下载文件(下载单个文件或者下载整个项目文件)之详细步骤讲解(图文教程) 摘要 在这篇博客中,我们将深入探讨如何GitHub下载文件或整个项目。...涵盖单个文件下载到整个项目的下载,我们的目标是确保每位读者都能通过本文轻松实现从GitHub的下载需求。关键词:GitHub下载, 代码管理, 开源项目, 文件下载技巧, 编程资源共享。...正文 GitHub文件下载概述 GitHub提供了多种下载文件的方法,从简单的单个文件下载到复杂的整个项目克隆,应有尽有。了解这些基本操作,对于每位开发者来说都是基础中的基础。...小结 本文介绍了GitHub下载单个文件和整个项目的多种方法,旨在帮助初学者和经验丰富的开发者轻松管理GitHub资源。...参考资料 GitHub官方文档 Git命令行工具官方手册 表格总结本文核心知识点 功能 方法 工具/命令 单个文件下载 直接下载/使用工具 浏览器操作/DownGit 整个项目下载 Clone/下载ZIP

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错误记录】PyCharm 中 GitHub 中 Clone 代码到本地报错 ( OpenSSL SSL_read: Connection was reset, errno 10054 )

文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 在 PyCharm 中 GitHub 中 Clone 代码到本地报错 : 10:01:37.091: [C:\Users\octop\PycharmProjects...对国内支持很差 ; 如果没有 , 使用下面的方法解决 ; 如果想要裸连使用 GitHub , 参考 【错误记录】GitHub 提交代码失败、获取代码失败、连接超时、权限错误、ping 请求连接超时 (...查找域名对应 IP | 设置 host 文件 ) 博客 ; 查找 github.global.ssl.fastly.net 和 github.com 域名对应的有效 IP 地址 , 配置到 C:\Windows...\System32\drivers\etc\hosts 配置如下内容 ; 140.82.114.4 github.com 151.101.77.194 github.global.ssl.fastly.net...配置完毕后的效果 : 设置了 hosts 文件 , GitHub 中的源代码下载成功 ;

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手把手教你构建食物识别AI:小白轻易可上手,人气高赞有Demo | 资源

如果对fastai的操作不熟悉,这有一套fastai课程可以学习: https://docs.fast.ai/ 我们用到的数据是在谷歌云平台上进行检索和分析的,当然你可以随意选择云平台(亚马逊、Paperspce...然后,用0.01的学习率进行了8次迭代,错误率减小到了28.9%。 ? 然后,小哥解冻了最后几层网络,寻找新的学习率。 ? 5次迭代后,错误28.9%减小到28.1%。 ?...混淆矩阵显示,以下类别的食物经常被错误分类: ? 输出深度学习模型 输出这个深度学习模型时还伴随着一个权重文件,即model.pth (或final.pth)。...final.pth文件可以Jupyter中下载到你的电脑中。...小哥把这个repo当成模板: https://github.com/npatta01/web-deep-learning-classifier 并将分类器算法model.pth的输出作为Heroku app

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微软AI程序员登场,10倍AI工程师真来了?996自主生成代码,性能超GPT-4 30%

然后,这些AI智能体可以对代码库执行各种操作,包括文件编辑、检索、构建过程、执行、测试和git操作。 甚至,它们还能访问文件、编译器输出、构建和测试日志、静态分析工具等。...然后,测试执行的输出(包括失败日志)将合并到对话中。 AI智能体分析这些输出,触发检索命令,通过编辑文件合并检索到的信息,然后重新启动测试执行。...如果命令通过审查,对话管理器就会调用工具库中的相应操作输出组织器 输出组织器模块主要负责处理评估环境接收到的输出。...检索:在这一类别中,检索工具包括grep、find和ls等基本CLI工具,以及更复杂的基于嵌入的技术。 这些技术能让代理查找类似的代码片段,从而提高他们代码库中检索相关信息的能力。...不过,「测试生成」任务涉及的检索操作更多,错误操作的发生率也更高,因此每次运行的平均命令总数为6.5条。

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使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

以下是如何问题有效负载中提取数据的示例: ? 用于存储在BigQuery上的GH-Archive数据的示例查询语法 要注意不仅仅是问题数据 - 可以检索几乎任何发生的事情的数据在GitHub上!...甚至可以BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...Apps和GitHub Marketplace GitHub平台允许构建可执行许多操作的应用程序,例如与问题交互,创建存储库或修复拉取请求中的代码。...第2步:使用python轻松与GitHub API进行交互。 应用需要与GitHub API进行交互才能在GitHub上执行操作。在选择的编程语言中使用预构建的客户端非常有用。...通过以下步骤完成此操作: 启动一个侦听来自GitHub.com的有效负载的Web服务器(指定了GitHub将在步骤1中注册您的应用程序时将有效负载发送到的端点)。

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终于可以放心使用langchain了

任何错误修复或新增功能都会导致补丁版本号的提升(即版本号的第三位数字)。...我们详细记录了正在执行的每个步骤、每个步骤的输入、输出、所需时间等数据。...#06 输出解析 LangChain 的一个主要功能是 “工具使用”,即利用 LLM 来操作其他工具。 确保 LLM 返回的信息格式适合后续应用并便于操作,这对于 LLM 的实际应用非常重要。...我们还对输出解析器引入了更高级的功能,例如允许它们在生成过程中实时传输部分结果,以此提升用户体验。这包括 JSON、XML 和 CSV 等结构化格式中实时传输部分结果。...这通常涉及两个环节:数据摄取(准备数据)和数据检索(获取数据),我们已经开发了相应的功能。 在数据摄取方面,关键步骤之一是将待处理的文本分割成小块。

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Self-RAG 框架:更精准的信息检索与生成

: https://github.com/AkariAsai/self-rag.git 简介 1.1 背景 尽管LLM(大型语言模型)的模型和数据规模不断增加,但它们仍然面临事实错误的问题。...数据源中检索K个文档。 Step 2: 使用这K个检索到的文档来引导语言模型(LM)生成答案。...Step 3: 对输出进行评价,并选择最佳的段落。这一步骤是Self-RAG的核心,它使模型能够评判自己的输出,选择最准确和相关的段落,并对其进行迭代或改进。...该框架使模型可以根据检索到的段落生成文本,并使用“反思tokens”自我评估输出的相关性和完整性。 与普通的RAG方法不同,SELF-RAG更加选择性地进行检索,确保引用源获得完整支持。...输出是一个1到5的评分,5分代表最有用。

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维基百科+大模型打败幻觉!斯坦福WikiChat性能碾压GPT-4,准确率高达97.3%

另外,作者还发现了检索增强生成(RAG)的几个缺点,并添加了几个重要步骤,以进一步减轻幻觉,并改进「对话性」指标。...WikiChat架构 这项工作的事实性基础是信息检索(IR),它基于聊天机器人的响应、以及可信语料库中检索到的信息,然后生成方法利用检索到的数据生成响应。...生成响应所采取的步骤包括: 1. 生成维基百科检索的查询, 2. 总结和过滤检索到的段落, 3. LLM生成响应, 4. LLM响应中提取声明, 5....将查询发送到信息检索系统,语料库中获取相关段落,并根据时态信息对排名靠前的结果进行重新排序,得到Npassages。...然后使用IR知识语料库中检索Nevidence段落,以便每个声明作为证据,并使用基于时间的重新排名来更好地处理时间敏感的主题。

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碾压GPT-4!斯坦福 | 发布WikiChat聊天机器人,准确率达97.3%

另外,作者还发现了检索增强生成(RAG)的几个缺点,并添加了几个重要步骤,以进一步减轻幻觉,并改进「对话性」指标。...WikiChat架构 这项工作的事实性基础是信息检索(IR),它基于聊天机器人的响应、以及可信语料库中检索到的信息,然后生成方法利用检索到的数据生成响应。...生成响应所采取的步骤包括: 1. 生成维基百科检索的查询, 2. 总结和过滤检索到的段落, 3. LLM生成响应, 4. LLM响应中提取声明, 5....将查询发送到信息检索系统,语料库中获取相关段落,并根据时态信息对排名靠前的结果进行重新排序,得到Npassages。...然后使用IR知识语料库中检索Nevidence段落,以便每个声明作为证据,并使用基于时间的重新排名来更好地处理时间敏感的主题。

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下一代语言模型范式LAM崛起!AutoGPT模式席卷LLM,三大组件全面综述:规划、记忆和工具

最大内积搜索Maximum Inner Product Search (MIPS) 外部记忆可以缓解有限注意力span的限制,常用的操作是将信息嵌入表征保存到支持快速最大内积搜索(MIPS)的向量存储数据库中...有限上下文长度 上下文容量限制了历史信息、详细指令、API调用上下文和回复,下游系统的设计不得不受限于有限的通信带宽,而像自我反思这样过去错误中学习的机制可以更长的上下文窗口中受益。...长期规划和任务分解方面的挑战 在较长的对话历史中进行规划,并有效地探索解决方案空间仍然具有挑战性;语言模型在面对意外错误时很难调整计划,与试验和错误中学习的人类相比,稳健性较差。 3....自然语言接口的可靠性 目前的智能体系统依赖于自然语言作为语言模型和外部组件(如记忆和工具)之间的接口,不过模型输出并不一定可靠,因为语言模型可能会产生格式错误,偶尔会表现出错误、拒绝遵循指示等问题,所以大部分智能体演示代码目前都主要关注模型输出上...参考资料: https://blog.salesforceairesearch.com/large-action-models/ https://lilianweng.github.io/posts/2023

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Go 实现 自动检索 API 错误码代码行 并 打印成文档,例 markDown 形式等

暂无 Ok,这只是一个错误信息的情况,我们很轻松就手动写完了。 如果有几百上千个呢?一个完整的服务端程序,肯定会有很多这种错误信息输出的代码。在几百上千个的时候,还要手动写?...这是多么低效率,且浪费时间的令人窒息的操作。...而我这篇文章要介绍的就是一个帮你自动检索并生成API输出错误信息文档的开源程序 ErrorDocAutoPrinter 它,具备下面的特点 自定义代码文件夹路径 Json 配置文件形式导入设置,避免反复编译程序...自动提示重复出现过的错误信息。 自动按照设定生成输出文件 可设置符合目标的文件后缀 可设置需要过滤的文件名,符合就不处理 自定义输出风格,markDown?txt?html?...自行定义输出的逻辑,可以映射到很多情况的文字玩法 总之:‘为所欲为’ 我,提供了两种风格的输出 简单文本 风格 markDown 风格 使用步骤 配置好json文件 DefaultConfig.json

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每日学术速递2.20

然后,我们建议进一步探索表征预训练 DDM 收敛的去噪轨迹中的关键步骤。最后但同样重要的是,我们进一步提出了我们的方法,通过在关键收敛步骤将去噪轨迹引导到目标边界来搜索可控操作的语义子空间边界。...(V&L) 编码器的启发,我们提出了一种新的图像字幕方法,它根据输入图像和数据存储中检索到的一组字幕生成句子,而不是单独使用图像。...我们模型中的编码器使用预训练的 V&L BERT 联合处理图像和检索到的说明,而解码器则处理多模式编码器表示,检索到的说明中获取额外的文本证据。...我们的模型名为 EXTRA,受益于使用训练数据集中检索到的字幕,它还可以受益于使用外部数据集而无需重新训练。消融研究表明,检索足够数量的字幕(例如,k=5)可以提高字幕质量。...具体来说,表示器将低分辨率图像欧几里得空间转换为多尺度像素级函数图;交互器启用具有全局依赖性的像素级函数表达式;由交互器输出参数化的解析器将具有附加属性的离散坐标转换为 RGB 值。

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