github上文件过大无法推送问题
摘要:
GitHub 对文件大小有限制,超过 100 MB 的文件无法直接推送到仓库中。 解决思路: 使用 Git Large File Storage (Git LFS) 来管理大文件 不上传对应的大文件 使用Git LFS: 1. 安装 Git LFS 首先,你需要安装 Git LFS。可以按照以下步骤
pycharm上传github问题:rejected
摘要:
我从pycharm上传项目时,遇到的问题: 以下是一些解决思路: 这个错误提示表明,你在尝试将本地代码推送到远程仓库时,远程仓库中已经包含了你本地尚未获取的更改。换句话说,远程仓库的代码比你的本地代码更新。Git 为了防止冲突,拒绝了你的推送操作。 错误原因 这种情况通常发生在以下几种场景中: 其他
深度学习:测试是否含有gpu的环境
摘要:
在我们跑深度学习的时候,绕不开的一定是gpu显卡,但是如何检测是否使用gpu那?下面我讲提供一段代码,可以检测自己是否开启了gpu或含有gpu。 import torch # 检查是否支持 CUDA(即是否有可用的 NVIDIA GPU) flag = torch.cuda.is_available
动手学深度学习-python基础知识介绍(数据处理基础流程)part2
摘要:
数据预处理 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) data_file=os.path.join('..','data','house_tiny.csv') with open(data_file,'w') as
动手学深度学习-python基础知识介绍part1
摘要:
基础详解-part1 import torch x=torch.arange(12) x x.shape x.numel() #数组中元素的总数 # 修改形状 x.reshape(3,4) torch.zeros((2,3,4)) # 两层,三行,四列 print(torch.tensor([[2,
深度学习中CUDA环境安装教程
摘要:
首先说明,本人是小白,一次安装,可能有不对的地方,望包含。 安装CUDA 因为我们是深度学习,很多时候要用到gpu进行训练,所以我们需要一种方式加快训练速度。 通俗地说,CUDA是一种协助“CPU任务分发+GPU并行处理”的编程模型/平台,用于加速GPU和CPU之间的计算。 不废话,直接来: 首先检
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Markdown语法基础教学
摘要:
Markdown语法基础教学 简介 Markdown是一种轻量级的标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成结构化的HTML。它的目标是实现“易读易写”,并且具有一定的可读性,即使在没有格式转换的情况下也能被阅读。 基本语法 1. 标题 在Markdown中,你可以通过在文字前

雷军:十年程序生涯
摘要:
无意间翻到了雷总早年的博客,写了自己程序员生涯的一些感悟,非常真实,分享给大家,以下是原文。 最近,和UCWEB同事讨论,怎么才能把我们的UCWEB做到极致。我说,“手机上的平台非常多,如果想做好,需要足够多、足够优秀的程序员。优秀的程序员如何定义呢?首先必须热爱写程序,其次必须是一个完美主义者。只
我们的时代
摘要:
或许,每代人都自信肩负着重塑世界的使命。然而,我们这代人却知道,我们对此无能为力。但是,我们这代人的使命或许更伟大,因为我们的使命是:不让这个世界分崩离析。我们继承的,是一段残破的历史,它混杂着革命的失败、走火入魔的科技、已经死去的诸神和穷途末路的意识形态,纵使在这样的时代,任何平庸的势力都能让这个
新的征程
摘要:
大三上的学习生活即将过去,更多的压力随着而来,成绩是要抓住的,项目是要有的,科研是要干的,比赛是要准备的,一切的一切都是为了明年的保研。 我不知道,结果会如何,希望可以如愿,不要辜负身边家人,老师,朋友,同学的期望,更不要辜负日夜奋战的自己。 正如种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。重新启程,整
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