不幸的是,GitHub的公共性质常常与将身份验证凭证保持为私有的需要相冲突。因此,这些秘密常常是-无意或有意的-作为公开存储库的一部分。这类秘密泄露以前就被利用过。...构建和评估两种不同的挖掘秘密的方法:一种能够实时发现99%新提交的包含秘密的文件,而另一种则利用大型快照覆盖13%的公共存储库,一些可以追溯到GitHub的创建。...Github通过Google BigQuery提供了所有开放源代码许可存储库的每周可查询快照。此数据集中的所有存储库都显式地具有与它们相关联的许可证,这直观地表明该项目更加成熟并可以共享。...在100179个文件中确定了至少一个正则表达式匹配,这些文件代表52117个仓库(第2阶段),在BigQuery的所有开源Github存储库中,文件命中率约为0.005%。...一些秘密可能出现在两个数据集中,因为通过搜索API看到的一个文件可能包含在BigQuery快照中,或者一个秘密可能简单地复制到不同的文件中。
GitHub上,大型开源项目需要解决的问题多得吓人。为了更容易地发现最紧迫的问题,GitHub最近引入了“好问题优先”的功能,将贡献者与可能符合他们兴趣的问题进行匹配。...但是依赖这些就意味着会有大约40%的推荐存储库存在可能出现的问题。另外,它让项目维护者自己承担了分类和标记问题的负担。...GitHub最初的问题包含了策划列表中大约300个标签中的任何一个,它还补充了一些可能对初学者友好的问题。...来自非存档公共存储库的开放问题,至少有一个来自于策划标签列表的标签,根据它们标签的相关性,给出一个置信度评分。在存储库级别,所有检测到的问题主要根据它们的置信度评分进行排序。...将来,GitHub打算向它的存储库建议添加更好的信号,并为维护人员和测试人员提供一种机制,以在他们的存储库中批准或删除基于AI的建议。
将projectgo.sql文件中的数据库结构和数据存储入数据库中: 1、先创建数据库projectgo create database projectgo; 2、切换到数据库projectgo...下, use projectgo; 3、将projectgo.sql中的数据存储入数据库 mysql>source C:\Users\Duan\Desktop\projectgo.sql ...(直接回车就行,不需要以分号结尾) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
访问 Colab,可以新建笔记本,也可以从 Google Drive、Github 载入笔记本,或直接从本地上传。...在 Colab 中可以直接采用 FUSE POSIX 方式,以守护进程形式挂载到运行时中使用。...可以将安装命令和挂载命令放在一个代码块中,也可以像下图这样,将它们分成两个独立的代码块。...比如使用开源的 Chroma 向量数据库,因为它默认将数据保存在本地磁盘,在 Colab 中需要注意数据库的保存位置,以防运行时收回造成数据丢失。...这里笔者提供一组 Colab 笔记本代码,让你可以将 Llamaindex 生成的 embedding 保存到 Chroma 数据库,而这个 Chroma 数据库将完全保存到 JuiceFS。
经常在github看到一些优秀的Django项目,但Django的运行需要大量的依赖,这里分享一下,从github获取Django项目,并在本地运行项目的小经验......准备工作 安装虚拟机: ubuntu16.04 实验仓库地址: https://github.com/zhaoolee/NewAvatar 从GitHub克隆项目 git clone git://github.com...cd NewAvatar pip install -r requirements.txt 修改项目配置文件 vim NewAvatar/fangyuanxiaozhan/settings.py...更改登录数据库的密码 将测试数据库导入到本地新建的数据库中 mysql -uroot -pzhaoolee fangyuanxiaozhan < fangyuanxiaozhan.sql...数据库fangyuanxiaozhan内的数据表 运行项目 python manage.py runserver ?
所以首先我们要克隆darknet的GitHub存储库。Colab允许我们使用%%bash命令来编写bash命令。...首先,你需要打开darknet/data/obj.names路径下的文件,其中你将写入你的标签。 在Colab中,我们可以使用魔术命令直接在一个单元格中写入文件。...魔术命令下的所有内容都将被复制到指定的文件中。...尽管我们指定的文件仍然是空的。所以我们将这些数据从我们下载的数据集文件夹复制到Darknet默认文件夹中。 !mkdir -p darknet/data/obj !...然后我们将权重复制到Darknet内的适当文件夹中。 !
在这里详细介绍了DETR,以帮助了解其下方的工作方式以及如何将其用于对象检测任务。也可以查看Facebook AI团队发布的Colab笔记本,以查看DETR模型的实际应用。...看看从项目的GitHub存储库中获取的以下示例: ? 该模型模仿人在镜头前的表情,并相应地更改图像。这是对计算机视觉的出色使用,肯定会在内部进行尝试。...这种项目将在时装,零售,市场营销和广告等行业中得到大量应用。 最初的开发人员足够友好,可以开源代码以及Colab笔记本。继续尝试内心的渴望。那是最好的学习方式!...正如Xander将其放在他的GitHub存储库中一样,这是: “使用PyAudio和Numpy从实时音频流中提取和可视化FFT功能的简单软件包,它可以在本地Python中进行实时音频分析。”...https://github.com/dair-ai/ml-visuals 喜欢dair.ai的这个开放源代码存储库。
Github项目地址:(点击链接可直接跳转) https://github.com/idealo/cnn-exposed 动机 当涉及计算机视觉任务(例如图像识别和对象检测)时,卷积神经网络(CNN)是最先进的...这帮助我们发现了一种偏见,即使用金属栏杆作为一种手段,将图像错误地分类为浴室区域。 另一方面,可视化技术可以帮助我们理解CNN中不同层的神经元可能正在学习的模式。...入门指南 在此存储库中,已经在Google Colab笔记本中演示了几种解释技术。...因此无需克隆此存储库,只需单击下面相应部分中的“在Colab中打开”图标,即可在浏览器中启动用于归因和可视化方法的Google Colab笔记本。...此外,Colab笔记本的“硬件加速器”选项应设置为“GPU”,以便更快地运行代码。 有关Colab笔记本的快速教程,请查看此博客文章。 归因技术 ?
谷歌Colab的优势 免费的GPU支持 谷歌Colab允许开发者像谷歌文档一样使用和Jupyter笔记本。...2.建立文件夹 !mkdir folder-name 3.安装库资源 虽然大多数库都是预装的,但一些不太常见的库可以通过以下方式安装: !pip install torch 4....在谷歌Colab中克隆GitHub存储库 !git clone https://github.com/keras-team/keras.git 5....python run.py 10.重启谷歌Colab 结论 谷歌Colab没有使用Jupyter笔记本,而是为您提供了一个云系统,这样您就可以远程地与其他开发人员共享文件。...此外,它还减少了很多麻烦,因为它附带了大多数库和预安装的依赖项。但是谷歌Colab的终极优势是它的免费GPU服务。 现在每个人都可以在世界上任何地方免费训练他们的深度学习模型。
Google Colab是Google内部Jupyter Notebook的交互式Python环境,不需要在本地做多余配置,完全云端运行,存储在GoogleDrive中,可以多人共享,简直跟操作Google...接下来需要做一些简单的配置。比如你可以选择使用Python 2或者3笔记本,然后选择硬件加速器,接下来就可以愉快的敲代码了。 或者你也可以直接wget一个共享的zip包。...例如下载并解压Udacity的花朵数据: 创建/打开一个笔记本 在Colab里创建/打开笔记本很简单,直接点击新建/打开即可: 创建的时候会提示你选择GPU或者TPU。...库的安装和使用 Colab自带Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Pandas等深度学习基础库,直接import即可,目前连PyTorch也能直接import了。...上传并使用数据文件 除了使用菜单里的上传按钮外,我们还可以通过代码调用笔记本中的文件选择器: from google.colab import filesuploaded = files.upload
vannaquadrants 如何使用 Vanna Vanna 的使用分为两个简单步骤 - 在你的数据上训练一个 RAG "模型",然后提出问题,该问题将返回可设置为自动在你的数据库上运行的 SQL 查询...如果你想在训练后了解它是如何工作的,你可以尝试这个Colab 笔记本[7]。 安装 pip install vanna 有许多可选的包可以安装,具体请参见文档了解更多细节。...使用 SQL 训练 你还可以向你的训练数据中添加 SQL 查询。这在你已经有一些查询并希望直接从编辑器中复制粘贴以生成新的 SQL 时非常有用。...•你的数据库内容永远不会发送给 LLM 或向量数据库•SQL 执行发生在你的本地环境中3.自我学习。...•该包允许你连接到任何你可以通过 Python 连接的 SQL 数据库5.选择你的前端。•大多数人从 Jupyter 笔记本开始。
了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的,与旧版本YOLOv3相比,它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快,最准确的物体检测系统之一。...GOOGLE COLAB笔记本: https://colab.research.google.com/drive/12QusaaRj_lUwCGDvQNfICpa7kA7_a2dE 在此视频中,介绍了:...1.将Google Colab设置为具有免费GPU的云VM。...5.如何运行带有各种标志的Custom YOLOv4命令。 6.一次对多张图像执行YOLOv4检测。 7.将YOLOv4检测保存到JSON和文本文件。...资源 Github代码存储库: https://github.com/theAIGuysCode/YOLOv4-Cloud-Tutorial YOLOv4官方论文: https://arxiv.org/
二是“修改”中的笔记本设置,这里可以设置运行时的python版本和硬件加速器。...也可以将colab与github相关联,把notebook中的代码备份到GitHub中...关于这些内容,本文不进行详细说明,有兴趣的小伙伴可以自行尝试。 ?...colab中的代码文件是放在云端服务器中运行的,但存储的位置却是同一账户的谷歌云端硬盘,如果不进行关联设置,colab会默认将notebook文件放到云端硬盘根目录下的“Colab Notebooks”...colab的notebook在云端服务器中运行期间是没办法直接读取本地文件的(比如数据集),如果想让程序读取指定文件,只能将其放到谷歌云端硬盘中,然后将云端硬盘挂载到colab。...这样一来,我们就可以将文件放到云盘中供colab读取,或者将colab的运行结果输入到云盘中了。
开发利用流行的库如深学习应用Keras,TensorFlow,PyTorch,和OpenCV的。 将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要特征是:Colab提供GPU并且完全免费。...image.png 我创建了一个空的“app”文件夹 创建新的Colab笔记本 通过右键单击>更多> Colaboratory创建新笔记本 ?...使用Google Colab运行或导入.py文件 首先运行这些代码,以便安装必要的库并执行授权。 !...image.png 3.在Google云端硬盘中打开文件夹 文件夹与Github repo当然相同:) ? image.png 4.打开笔记本 右键单击>打开方式> Colaboratory ?...运行 现在,您可以在Google Colab中运行Github repo。 ? image.png 一些有用的提示 1.如何安装库? Keras !
为读者详细地介绍了使用 Google Colab Notebooks 的小技巧,主要包括以下几个方面: 切换暗黑模式 读取 CSV 文件 IT问答的快捷方式 启动内核 提交至 GitHub 存储库并共享...提交至 GitHub 存储库并共享 当文件在 notebook 中处理完后,你既可以将文件保存到 Google Drive 云盘,也可以将其上传至 GitHub 存储库。...将文件提交至 GitHub 存储库后,你可以使用文件上方的快捷链接(shortcut link)从 GitHub 帐户打开文件。...当使用 Google Colab 链接打开文件时,你将看到文件左上角的 GitHub 图标。 ? 如果你想分享 GitHub 文件,则可以点击右上角的「share」按钮。...同时会出现一个警告:「警告:共享链接将不包含你的编辑或输出。如果想要包含编辑内容,请选择 File→将副本保存在驱动器(Drive )中,并基于该副本生成链接。」
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。...也就是说,Colaboratory 存储在 Google 云端硬盘中,我们可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook,在线使用深度学习框架 TensorFlow 并训练我们的神经网络了...值得注意的是确认笔记本处于已连接的状态: 检查是否真的开启了 GPU(即当前连接到了GPU实例),可以直接在 Jupyter Notebook 中运行以下命令: import tensorflow as...你可以使用 wget 之类的工具从网络上获取数据,但是如果你有一些本地文件,想上传到你的谷歌硬盘中的 Colab 环境里并使用它们,该怎么做呢? 很简单,只需 3 步即可实现!...“选择文件”按钮: 这样就可以直接选择你想上传的文件啦!
在此处直接跳到Colab笔记本。...幸运的是,该数据集已预先标记,因此可以直接为模型准备图像和注释。 了解患者的红细胞,白细胞和血小板的存在及其比例是确定潜在疾病的关键。...将利用Google Colab免费提供GPU计算(长达12小时)。 Colab笔记本在这里。基于GitHub的仓库在这里。...为此可以将原始测试图像从Roboflow下载到本地计算机,然后将这些图像添加到Colab Notebook中。...一旦在本地解压缩该文件,将看到测试目录原始图像: 现在在Colab笔记本中,展开左侧面板以显示测试文件夹: 右键单击“测试”文件夹,然后选择“上传”。现在可以从本地计算机中选择刚刚下载的所有图像!
项目链接[2] 以下是博客的具体内容 代码发布 花 5 分钟将代码发布到公开的 GitHub 存储库 很多时候,你的代码可能已经存到 GitHub 上了,但是是存在私人库里。那公开又有什么损失呢?...以下是具体步骤: 步骤 1: 文件配置 将这些文件添加到存储库的根目录。 setup.cfg — flake8 和 mypy 的配置。 pyproject.toml — black 的配置。...一个名为 pre-commit 的钩子能够解决这个问题。要启用它,可以将以下文件复制到你的存储库中:文件地址[3] 你需要使用以下命令安装 pre-commit 包。...你要做的就是将以下文件添加到存储库中:https://github.com/ternaus/retinaface/blob/master/.github/workflows/ci.yml 执行以下代码来告诉...你需要添加以下文件: setup.sh — 该文件可以直接使用,不需要更改。
花 5 分钟将代码发布到公开的 GitHub 存储库 很多时候,你的代码可能已经存到 GitHub 上了,但是是存在私人库里。那公开又有什么损失呢?...要启用它,可以将以下文件复制到你的存储库中:https://github.com/ternaus/retinaface/blob/master/.pre-commit-config.yaml 你需要使用以下命令安装...步骤 1:向 requirements.txt 中添加必要的依赖,你可以手动更新或使用如下代码: pip freeze > requiements.txt 步骤 2:改变存储库的文件结构 创建一个「主文件夹...我为一个 web 应用程序创建了一个单独的 GitHub 存储库。不过,你仍然可以在你的存储库中用你的模型来操作。...你需要添加以下文件: setup.sh — 该文件可以直接使用,不需要更改。
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