gitee使用教程

gitee使用教程


        绑定邮箱:设置 邮箱管理 尽量用国内的邮箱 不要用谷歌邮箱
        新建仓库:gitee网页的右上角+新建仓库
                    仓库名称 可以是中文 必填
                    路径 不能是中文 必填
                    仓库介绍 非必填
                    开源
                    其他选项都不要勾选


         Git全局设置:只需要执行一次 告诉本地的git 我是谁 在终端中输入 回车执行
         git config--global user.name "Admin"
         git config --global user.email "[email protected]'

         远程仓库创建好了 
         https://gitee.com/sweet-round 0/test-warehouse-2.git
         本地仓库 :
          新建一个本地仓库的文件夹,然后把我们要提交到远程仓库的代码放到文件夹中
          将普通文件夹初始化为git仓库:
          git init
          连接本地仓库和远程仓库
           git remote add origin https://gitee.com/sweet-round 0/test-warehouse-2.git
          提交代码
           要提交哪个文件 将这个文件放到暂存区
            git add Hello.java
          添加提交日志
            git commit -m "提交Hello.java文件"
          将刚刚的提交推送到远程仓库
            git push -u origin master
            git push -u origin main

           查看当前git仓库的内容状态

           git status

           将远程仓库的内容拉取下来的命令(保持本地仓库和远程仓库一致)(只有这样才能上传新内容)
           git pull origin <分支名>(master or main)
           git pull = git fetch + git merge(拉取并合并)

           查看远程仓库的地址的命令
           git remote -v

           克隆到本地的命令
           git clone <远程仓库URL>
           例:git clone https://gitee.com/sweet-round_0/test-warehouse.git

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FPGA实现HDMI输出完全攻略:从接口原理到4K显示全流程(附代码模板+调试技巧)

FPGA实现HDMI输出完全攻略:从接口原理到4K显示全流程(附代码模板+调试技巧) 📚 目录导航 文章目录 * FPGA实现HDMI输出完全攻略:从接口原理到4K显示全流程(附代码模板+调试技巧) * 📚 目录导航 * 概述 * 一、HDMI基础概念 * 1.1 HDMI接口介绍 * 1.1.1 HDMI接口历史与发展 * 1.1.2 HDMI接口引脚定义 * 1.1.3 HDMI版本对比 * 1.2 HDMI版本演进 * 1.2.1 HDMI 1.4特性 * 1.2.2 HDMI 2.0特性 * 1.2.3 HDMI 2.1特性

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Nano Banana进行AI绘画中文总是糊?一招可重新渲染,清晰到可直接汇报

Nano Banana进行AI绘画中文总是糊?一招可重新渲染,清晰到可直接汇报

文章目录 * 1. 为什么 Nano Banana 生成的中文经常不清晰? * 2. 解决思路:Nano Banana + Seedream 4.5 的两段式工作流 * 3. 实战:先用 Nano Banana 生成架构图(中文会糊) * 4. 部署 Personal LLM API,并配置 Seedream 4.5 * 5. 用 Cherry Studio 配置已部署的 LLM 接口 * 6. 关键一步:用 Seedream 4.5 对“中文文字重新渲染” * 7. 效果对比:字清晰、无错位、图形保持不变

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5分钟部署麦橘超然Flux,低显存设备也能玩转AI绘画

5分钟部署麦橘超然Flux,低显存设备也能玩转AI绘画 1. 为什么你值得花5分钟试试这个Flux控制台 你是不是也遇到过这些情况: * 想试试最新的Flux模型,但显卡只有8GB甚至6GB,一加载就报“CUDA out of memory”; * 下载完模型还要手动配置路径、改代码、调参数,折腾两小时还没看到一张图; * 网页版用着方便,但担心隐私泄露、生成被限速、图片被缓存; 别再纠结了——麦橘超然 - Flux 离线图像生成控制台,就是为这类真实场景而生的。它不是又一个需要编译、调参、查文档的实验项目,而是一个开箱即用的本地Web服务:模型已打包进镜像,float8量化技术让DiT主干网络显存占用直降近一半,Gradio界面简洁到连提示词输入框都标好了占位符,连SSH隧道怎么转发都给你写好了命令。 更重要的是,它真的能在你的旧笔记本、远程小内存服务器、甚至实验室里那台只配了RTX 3060的工位机上跑起来。本文不讲原理推导,不堆术语,就带你从零开始,5分钟内完成部署、打开浏览器、输入第一句描述、亲眼看到AI画出赛博朋克雨夜街道——所有操作一步接一步,复制粘贴就能

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简单易学的分离式部署小米智能家居Miloco方法

一、安装环境 * Windows用户:安装WSL2以及Docker * macOS/Linux用户:安装Docker 此处不再赘述,网上随便找个教程即可。特别地,对于Windows用户来说,你需要将 WSL2 的网络模式设置为 Mirrored。 二、使用Docker部署Miloco后端 以下均为bash命令。请Windows用户进入WSL2 / Linux、macOS用户进入终端操作: mkdir miloco cd milico vi docker-compose.yml 以下是compose的内容(不会使用vi的同学可以傻瓜式操作:先按i,再使用粘贴功能,然后按冒号,输入wq然后回车,记得关闭输入法): services:backend:container_name: miloco-backend image: ghcr.nju.edu.cn/xiaomi/miloco-backend:latest network_mode:

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