1.建立项目,进入项目文件夹
2.初始化ssh key 参见官网指南.(本机生成一对key,public key传到官网sshkey下面)
https://help.github.com/articles/generating-ssh-keys/
3.初始化用户名,邮箱
$ git config --global user.name "defnngj"//给自己起个用户名
$ git config --global user.email "defnngj@gmail.com"//填写自己的邮箱
4.git init
5.git add .
6.git commit -m "message for this commit"
7.touch README.md
8.git add README.md
9.git status
10.去github网站建立一个repo 如"ts.git"
11.git remote add origin git@github.com:wuzhuzhu/ts.git
如果遇到了fatal: remote origin already exists.输入:
git remote rm origin
12.git remote add origin git@github.com:wuzhuzhu/ts.git
13.git push -u origin master
Counting objects: 19, done.
Compressing objects: 100% (16/16), done.
Writing objects: 100% (19/19), 4.54 KiB, done.
Total 19 (delta 1), reused 0 (delta 0)
To git@github.com:wuzhuzhu/ts.git
[new branch] master -> master
Branch master set up to track remote branch master from origin.
14.拉取git文档:
在远程主机上:
git remote add origin git@github.com:wuzhuzhu/ts.git
git pull origin master
遇见的问题:
windows 客户端是渣...还是要用git shell 要不连创建repo都总是网络报错 远程服务器要搞定ssh key... git
remote add origin git@github.com:wuzhuzhu/ts.git
是指制定origin到这个git网址,不要重复绑定.
以上就是个人简化版的github配置了,抛砖引玉,给小伙伴们参考下

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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