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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