ubuntu gitssh配置
时间: 2023-11-11 21:59:42 AIGC 浏览: 255
在 Ubuntu 上配置 Git SSH 需要进行以下步骤：
1. 安装 Git：在终端中输入命令 `sudo apt-get install git` 进行安装。
2. 生成 SSH 密钥：在终端中输入命令 `ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"`，其中 `[email protected]` 换成你的邮箱地址。一路回车即可，不需要设置密码。
3. 添加 SSH 密钥到 SSH 代理：在终端中输入命令 `ssh-add ~/.ssh/id_rsa`，其中 `~/.ssh/id_rsa` 是你生成的 SSH 密钥的路径。
4. 将 SSH 公钥添加到 Git 账户：将 `~/.ssh/id_rsa.pub` 文件中的内容复制到 Git 账户的 SSH 公钥中。
5. 测试 SSH 连接：在终端中输入命令 `ssh -T [email protected]`，其中 `github.com` 换成你使用的 Git 服务器地址。如果出现 `Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access.` 的提示，则说明 SSH 连接成功。
相关问题
ubuntu git ssh配置
要在 Ubuntu 上配置 Git SSH，您需要执行以下步骤：
1. 首先，确保已安装 Git。如果未安装，请使用以下命令安装：
```
sudo apt update
sudo apt install git
```
2. 生成 SSH 密钥对。使用以下命令生成密钥对：
```
ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "[email protected]"
```
替换 "[email protected]" 为您的邮箱地址，然后按照提示设置密钥的保存位置和密码（可选）。
3. 启动 SSH 代理。运行以下命令以启动 SSH 代理：
```
eval "$(ssh-agent -s)"
```
4. 将生成的 SSH 密钥添加到 SSH 代理中。使用以下命令将密钥添加到代理：
```
ssh-add ~/.ssh/id_rsa
```
5. 复制公钥内容。运行以下命令以复制公钥的内容：
```
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
```
6. 登录到 Git 托管服务提供商（例如 GitHub、GitLab等），导航到您的账户设置中的 SSH 密钥部分。
7. 添加新的 SSH 密钥。粘贴之前复制的公钥内容，并为该密钥添加一个描述（可选）。
8. 验证 SSH 连接。使用以下命令验证是否成功建立 SSH 连接：
```
ssh -T [email protected]
```
如果显示 "Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access."，则说明连接成功。
现在您已成功在 Ubuntu 上配置了 Git SSH。您可以使用 SSH URL 克隆和推送 Git 仓库，而无需每次输入密码。
ubuntu git ssh
### 设置 Ubuntu 上 Git 使用 SSH 进行身份验证
#### 生成 SSH 密钥对
为了使 Git 能够通过 SSH 协议与远程仓库通信，在本地计算机上创建一个新的 SSH 密钥对是必需的操作。此过程可以通过执行如下命令完成：
```bash
ssh-keygen -t ed25519 -C "[email protected]"
```
上述命令会提示指定保存密钥文件的位置以及设置密码[^3]。
#### 添加 SSH 私钥至 ssh-agent
启动 `ssh-agent` 并加载私钥，以便后续操作无需重复输入密码：
```bash
eval "$(ssh-agent -s)"
ssh-add ~/.ssh/id_ed25519
```
这里假设之前创建的是 Ed25519 类型的密钥；如果使用 RSA，则路径应改为 `~/.ssh/id_rsa`[^1]。
#### 将公钥添加到 GitHub
复制新生成的 SSH 公钥内容并将其粘贴到 GitHub 的账户设置里。具体做法是在终端运行下面这条指令来获取公钥文本：
```bash
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub
```
之后登录 GitHub 页面，进入个人资料下的 **Settings -> SSH and GPG keys** ，点击右侧的 “New SSH key”，并将刚刚获得的内容填入 Key 字段内[^4]。
#### 测试连接
确认一切正常后可以尝试测试是否能够成功建立无密码访问权限：
```bash
ssh -T [email protected]
```
当显示类似于 `"Hi username! You've successfully authenticated"` 的消息时即表示配置正确。
#### 更新现有项目或克隆新的仓库
对于已经存在的项目，修改 `.git/config` 文件中的 remote URL 为 SSH 形式的地址即可切换协议方式。而对于新开源码库则可以直接采用 SSH 地址进行首次拉取/推送等动作。
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智能合约是一套运行在区块链上的程序，当合约条款被触发时，合约会自动执行相应的操作。这种自动执行的特点使得智能合约特别适合于执行多方之间的可信交易，它能减少或消除中介服务的需要，从而降低交易成本并提高效率。
区块链技术是一种分布式账本技术，通过加密算法和共识机制保证了交易数据的不可篡改性和透明性。区块链上的每一笔交易都会被网络中的多个节点验证并记录，确保了交易记录的安全性。
### Hyperledger Fabric v2
Hyperledger Fabric 是由Linux基金会托管的一个开源项目，它是企业级区块链框架，旨在为商业应用提供安全、模块化、可扩展的区块链平台。Hyperledger Fabric v2.2是该框架的一个版本。
Hyperledger Fabric v2支持链码（Chaincode）概念，链码是部署在Hyperledger Fabric网络上的应用程序，它可以被用来实现各种智能合约逻辑。链码在运行时与网络中的背书节点和排序服务交互，负责验证、执行交易以及维护账本状态。
### Accord Project Cicero
Accord Project Cicero 是一个开源的智能合同模板和执行引擎，它允许开发者使用自然语言来定义合同条款，并将这些合同转换为可以在区块链上执行的智能合约。CiceroMark是基于Markdown格式的一种扩展，它允许在文档中嵌入智能合约逻辑。
通过Accord Project Cicero，可以创建出易于理解、可执行的智能合约。这些合同可以与Hyperledger Fabric集成，利用其提供的安全、透明的区块链网络环境，从而使得合同条款的执行更加可靠。
### 智能合约的安装与部署
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jq是一个轻量级且灵活的命令行JSON处理器，常用于处理JSON数据。在区块链项目中，jq可以帮助开发者处理链码或智能合约的数据，特别是在与网络节点交互时。
### JavaScript 标签
标签“JavaScript”表明本项目或相关文档中会涉及到JavaScript编程语言。Hyperledger Fabric v2支持多种智能合约语言，其中JavaScript是一个广泛使用的选项。JavaScript在编写链码时提供了灵活的语法和强大的库支持，是进行区块链开发的一个流行选择。
### 文件结构
文件名称列表“hlf-cicero-contract-master”暗示这是一个包含所有相关文件和资源的项目源代码目录。这个名称通常表明开发者可以从该目录开始探索、安装和配置项目的所有组件。
### 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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Libshare的各个组成部分的知识点如下：
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通过Libshare提供的这些模块，Salesforce的开发者能够减少开发工作量，加快开发速度，并提高代码质量。这些模块能够帮助开发者避免重复的“造轮子”工作，专注于核心业务逻辑的实现。同时，由于Libshare作为托管程序包发布，开发者无需担心代码的维护和管理，只需将其添加到自己的Salesforce组织中即可使用。
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总之，Libshare是一个有价值的资源，对于那些希望在Salesforce平台上快速构建高效、可靠应用程序的开发者来说，这些预置的、经过测试的模块无疑是一个强大的助手。
机器学习技术要点与应用解析
# 机器学习技术要点与应用解析
## 1. 机器学习基础概念
### 1.1 数据类型与表示
在编程中，数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性，允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如，`bool()` 函数可将值转换为布尔类型，`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表（`lists`）、字典（`dictionaries`）、元组（`tuples`）等集合类型，其中列表使用方括号 `[]` 表示，字典使用花括号 `{}` 表示，元组使用圆括号 `()` 表示。
### 1.2 变量与命名
点击歌曲没反应
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我们之前已经讨论了如何将音频文件显示在QListView中，并希望实现点击播放。现在遇到的问题是点击列表项没有反应。
原因分析：
1. 我们没有将点击信号连接到播放槽函数。
2. 播放列表（QMediaPlaylist）可能没有正确添加媒体。
3. 媒体路径可能不正确。
解决方案：
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步骤3：
SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型
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
## 1. Python环境与包管理
### 1.1 Anaconda与Miniconda
Anaconda 功能丰富，自带集成开发环境（IDE）和独立于官方 Python 仓库的包仓库。若不需要这些额外功能，可选择安装 Miniconda，它仅包含 Conda 和 Python，安装包更小。
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- **功能特点**：
YaRN和KV Cache
<think>
嗯，用户这次提出了一个非常具体的技术问题，想深入了解YaRN和KV Cache这两个深度学习领域的前沿技术。从用户能准确说出这两个专业术语来看，ta应该是有一定NLP基础的研究者或工程师。
用户提供的三个引用材料很有意思：引用1是关于YARN资源配置的，虽然标题里有"YaRN"但内容其实是Hadoop YARN，这可能是关键词匹配错误；引用2和3则真正涉及YaRN技术，提到Qwen模型通过YaRN扩展上下文长度到131K tokens。不过用户特别说明这些引用仅供参考，重点还是上次对话中提到的KV Cache问题。
我注意到在上次系统指令中有个细节要求：回答要包含相关问题生