pycharm在gitee上新建代码仓库
时间: 2023-11-17 09:38:51 AIGC 浏览: 212
非常感谢您的提问。关于在Gitee上创建PyCharm项目的代码仓库，您可以按照以下步骤操作：
1. 打开PyCharm，点击菜单栏中的“VCS”选项，选择“Import into Version Control”，再选择“Create Git Repository”；
2. 在弹出的对话框中，选择您要将项目存储在本地的路径，并且输入您想要的版本库名称后，点击“创建”按钮；
3. 在左侧的项目窗口中找到您要上传的文件，并且右键，选择“Git”选项，再选择“Add”；
4. 此时，您会看到文件的状态变为绿色，表示已经添加到版本库中了；
5. 接下来，您需要将这些文件提交到Gitee上的版本库中。回到PyCharm中，右键单击项目窗口，选择“Git”选项，再选择“Commit Directory”。在打开的提交窗口中，输入一些有关这次提交的信息（如提交描述），然后点击“Commit”按钮进行提交；
6. 最后，您需要将提交推送到Gitee上的远程版本库中。在PyCharm中，右键单击项目窗口，选择“Git”选项，再选择“Repository” -> “Push”。在打开的对话框中，选择您的Gitee远程版本库，并输入您的Gitee用户名和密码。点击“OK”按钮即可将代码推送到Gitee上了。
希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，欢迎继续向我提问。
相关问题
pycharm理解gitee
### 集成 Gitee 到 PyCharm 的方法
要在 PyCharm 中集成和使用 Gitee，可以通过配置版本控制系统（VCS）以及设置远程仓库来实现。以下是具体说明：
#### 1. **配置 Git 和 SSH 密钥**
为了能够通过 SSH 协议访问 Gitee 仓库，需要先在本地机器上生成并上传 SSH 密钥至 Gitee 账户。
- 打开终端或命令提示符，运行以下命令以检查是否存在现有的 SSH 密钥：
```bash
ls ~/.ssh/
```
- 如果不存在密钥，则可以创建一个新的 SSH 密钥：
```bash
ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "[email protected]"
```
- 将生成的公钥复制到剪贴板：
```bash
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
```
- 登录到 Gitee 并进入账户设置页面，在“SSH 公钥”部分粘贴刚才复制的内容[^1]。
#### 2. **克隆现有项目**
如果已经有一个托管于 Gitee 的项目，可以直接将其克隆到本地环境。
- 在 PyCharm 中选择 `File -> New Project` 或打开已有工作区。
- 使用 VCS 功能克隆仓库地址：点击右下角的 “Get from Version Control”，输入 Gitee 提供的仓库 URL（通常是以 `[email protected]:` 开头），然后指定保存路径完成操作。
#### 3. **推送新项目到 Gitee**
对于尚未初始化为 Git 项目的文件夹或者新建工程来说，也可以轻松推送到 Gitee 上面去。
- 初始化当前目录成为 Git 库：`Git -> Initialize Repository...`
- 添加所有更改到暂存区并通过提交记录这些修改。
- 创建新的远端链接指向目标位置；比如命名为 origin ，其值应设为你所拥有的某个空白库网址。
- 推送分支数据上去即可共享给其他人查看编辑啦！
关于代码质量方面，建议按照 Python 社区内普遍接受的标准来进行开发实践，这包括但不限于安装合适的 Linters 及 Code Formatters 来保持一致性[^2]。
此外，当涉及到与其他服务交互时，RESTful API 是一种非常常见且高效的方式之一，它允许不同平台之间交换信息而无需关心底层技术细节太多[^3]。
```python
import requests
def fetch_data(api_url):
response = requests.get(api_url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
raise Exception(f"Error fetching data: {response.text}")
```
以上展示了如何利用 Requests 库调用外部接口获取 JSON 数据的一个简单例子。
pycharm使用gitee
以下是在PyCharm中使用Gitee的步骤：
1. 在Gitee上创建一个新的仓库。
2. 在PyCharm中打开你的项目。
3. 在PyCharm的顶部菜单中，选择VCS -> Import into Version Control -> Create Git Repository。
4. 在弹出的窗口中，选择你的项目文件夹并点击“OK”。
5. 在PyCharm的顶部菜单中，选择VCS -> Git -> Remotes。
6. 在弹出的窗口中，点击“+”按钮添加一个新的远程仓库。
7. 在“URL”栏中输入你在Gitee上新建的仓库的URL，并点击“OK”。
8. 在PyCharm的顶部菜单中，选择VCS -> Git -> Commit。
9. 在弹出的窗口中，输入你的提交信息，并点击“Commit”。
10. 在PyCharm的顶部菜单中，选择VCS -> Git -> Push。
11. 在弹出的窗口中，选择你在步骤7中添加的远程仓库，并点击“OK”。
12. 等待Push完成后，你的代码就会成功地上传到Gitee仓库中了。
以上就是在PyCharm中使用Gitee的步骤，希望对你有所帮助！
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### 综合知识点
1. 智能合约与区块链技术可以自动化执行多方面可信交易，降低交易成本并提高效率。
2. Hyperledger Fabric v2为企业提供一个安全、模块化、可扩展的区块链平台。
3. Accord Project Cicero结合Markdown格式的CiceroMark，将自然语言定义的合同条款转换为可执行的智能合约。
4. 智能合约的安装和部署涉及到一系列配置步骤，包括设置环境变量、安装必要的软件工具等。
5. JavaScript是编写智能合约的流行语言之一，为区块链开发提供灵活性和强大的库支持。
6. 项目文件结构表明从一个主目录可以探索和配置所有项目相关文件和资源。
以上是根据文件标题、描述、标签以及文件名称列表所提取的相关知识点。这些知识点对于理解Hyperledger Fabric v2和Accord Project Cicero在智能合约中的应用尤为重要。
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标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本，它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络（CNN）模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名，这一点对于问题回答（question-answering, QA）系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题，例如，在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。
在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先，用户需要安装Torch库，这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着，用户需要使用提供的脚本（fetch_and_preprocess.sh）下载并预处理GloVe（Global Vectors for Word Representation）字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量，能够将单词转换为连续的向量表示，这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。
在模型准备工作中，还需要注意的是Python版本，因为模型运行依赖于Python环境，建议的版本为2.7或更高版本。此外，描述中还提到了并行处理的线程数设置，这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算，以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS，可以指定并行计算时的线程数。
文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录，包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。
该存储库还包含了一些附加信息，例如，原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支，它提供了更多的功能和更易于使用的接口，对研究人员和开发者来说更加友好。此外，该仓库目前仅用于存档目的，这意味着原始的Torch代码不再被积极维护，而是作为一种历史记录保留下来。
标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目，所使用的模型是深度神经网络，特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统，这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络，它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的，尽管它通常与Python一起使用，但也有一个使用Lua的版本。
总的来说，SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现，它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型，同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。
Python与机器学习基础入门
# Python与机器学习基础入门
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