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gitbash在线播放_gitbash常用命令全集(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

gitbash

Eclipse下载与使用全攻略 𐟚€ 下载Eclipse 首先，访问Eclipse官网：Thank You for Downloading Eclipse | The Eclipse Foundation，选择适合你电脑系统的版本。记得选择离你最近的镜像站点下载，这样可以加快下载速度。 𐟓堥ㅅclipse 下载完成后，你会得到一个exe文件。双击运行它，然后按照安装向导进行操作。选择你想要的安装路径，然后点击“install”按钮，开始安装。 𐟖‹️ 编写第一个Hello World程序安装完成后，打开Eclipse。创建一个新的project。在project下新建一个class，命名随意。输入以下代码： public class hello_world { public static void main(String[] args) { System.out.println("hello world"); } } 右键点击这个类，选择“run”，即可运行这个程序。 𐟌 使用Git上传至GitHub 下载并安装git bash（这里不详细介绍）。创建GitHub账号。在Eclipse中右键点击你写好的Java文件，选择“show in local terminal-git bash”。打开terminal后，输入以下命令： git init git add . git commit -m "Your commit message" 接下来，将本地git仓库与GitHub连接起来。在GitHub主页找到你的仓库URL，类似：。在git中输入以下命令： git remote add origin 最后，尝试上传代码： git push -u origin master 这时会弹出一个网页让你输入GitHub账号密码，输入正确后即可上传成功。注意：这些命令可能需要根据实际情况进行修改，上面的代码适用于部分电脑。

两个文件夹同步 𐟓– Logseq的本地化特点让笔记离线也能用，但同步问题怎么解决呢？别担心，Git来帮忙！ 𐟔 首先，在Logseq里找到并安装Git插件。打开Logseq，点右上角三个点，选Plugins，然后搜索Git并安装。 𐟒𛠦Ž姝€，去Gitee创建个仓库。登录Gitee，新建一个仓库，并设置为私有（如果你不想公开）。 𐟌 之后，配置本地文件夹与云端仓库的映射。用文件管理器打开你想存放仓库的本地文件夹，比如d:\logseq\graph。在文件夹空白处右键，选Open Git Bash here，然后按照教程配置。 𐟎‰ 现在，当你保存Logseq文件时，Git插件会自动Push和Commit。当然，你也可以手动操作，点击Logseq右上角的Git图标，选你想执行的Git命令。 𐟎‰ 恭喜！你已经成功连接了本地知识库和云端仓库，多设备同步不再是问题！

LLama3加速秘籍𐟔劥˜🯼Œ大家好！今天我想和大家分享一下如何用TensorRT和Triton来加速LLama3模型的推理。这个教程是基于我之前的经验总结出来的，希望能帮到你们。环境准备 𐟌 首先，你需要准备一个带有GPU和NVIDIA Docker的主机。我个人推荐使用智星云，比如GPU3090，24G显存，宿主机内存至少30G，磁盘200G，驱动版本大于535，CUDA 12.1。机器类型选择云主机，性能模式普通性能，GPU类型GeForce RTX3090，显存24G。下载仓库 𐟓劦Ž夸‹来，创建代码目录，如果还没有的话。然后下载TensorRT-LLM仓库，这里用v0.8.0稳定版本： bash cd ~ mkdir codeRepo && cd codeRepo git clone -b v0.8.0 下载模型 𐟓报ˆ›建模型目录，如果还没有的话： bash mkdir -p /root/model_repository 然后下载模型： bash cd /root/model_repository git clone 组织目录 𐟓‚ 红色部分是本次部署需要的：拉取容器 𐟚⊤𘋨𝽦𞃨€—时，建议调大网络带宽： bash docker pull nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 启动容器 𐟚€ 进入仓库： bash cd TensorRT-LLM 启动容器： bash docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all -v $(PWD):/TensorRT-LLM -v /root/model_repository:/model_repository --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 安装依赖 𐟛 ️ 进入容器后，安装依赖： bash apt-get update && apt-get -y install python3.10 python3-pip openmpi-bin libopenmpi-dev 安装稳定版本TensorRT-LLM，下载依赖比较耗时。希望这个教程能帮到你们！如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起讨论解决。𐟘Š

Bash脚本识系统在编写跨平台脚本时，根据不同操作系统设置路径或调用不同命令是常见需求。今天分享一个简单实用的Bash脚本，可以轻松识别你的操作系统，无论是在macOS、Linux还是Windows上。 𐟓Œ 首先，让我们看看如何识别macOS： ```bash if [ "$(uname -s)" == "Darwin" ]; then echo "这是 macOS." fi ``` 𐟓Œ 接下来是Linux的识别： ```bash elif [ "$(uname -s)" == "Linux" ]; then echo "这是 Linux." fi ``` 𐟓Œ 对于Windows系统，我们使用了一些额外的条件来判断，因为Windows的原生命令行不支持某些Unix命令： ```bash elif [ -n "$WINDIR" ] || [ -n "$SYSTEMROOT" ]; then echo "这是 Windows." fi ``` 𐟓Œ 如果以上条件都不满足，那么脚本会输出一个默认消息，表示它无法识别你的操作系统： ```bash else echo "未知的Unix-Like系统." fi ``` 𐟓Œ 这个脚本简单明了，不需要任何外部依赖，适用于大多数常见的Unix-Like系统。如果你在Windows上运行，建议使用git-bash命令行，这样可以更好地兼容Unix命令。

程序员必备！15款高效工具推荐今年冬天来得特别早，今天虽然雪景很美，但天气不太给力。原本计划去滑雪，但因为天气突变只能作罢。今天想聊聊程序员日常使用的各种工具，你用过哪些？欢迎补充𐟒𛯼š 集成开发环境（IDE）：Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、PyCharm 文本编辑器：Vim 版本控制：Git 平台：GitHub cloud 任务管理和团队协作：Jira 数据库管理工具：DBeaver 测试工具：JUnit API测试工具：Postman、Curl 容器工具：Docker 虚拟化工具：VirtualBox 云服务：AWS、Azure 部署工具：Terraform、Kubernetes 终端工具：Ubuntu Terminal Shell脚本：Bash、Zsh 设计和文档工具：Miro、Lucidchart 论坛和知识库：Stack Overflow、Reddit 代码检查工具：SonarQube 即时通讯：Slack、Microsoft Teams 邮件工具：Outlook 这些工具都是程序员日常工作中不可或缺的，你最喜欢用哪些呢？欢迎分享你的使用体验！

Repopack：优雅喂大模型想要将一个代码仓库优雅地喂给大模型？Repopack 工具来帮忙！这个由 Kazuki Yamada 开发的开源工具，专门用于将整个代码库打包成一个对 AI 友好的单个文件，以便有效地提供给大型语言模型（LLMs）或其他 AI 工具，如 Claude、ChatGPT 和 Gemini 等。 𐟌Ÿ AI优化：Repopack 将代码库格式化为易于 AI 理解和处理的形式，让机器更容易捕捉代码的上下文和结构。 𐟓Š Token计数：提供每个文件和整个代码库的 Token 计数，帮助用户管理 LLM 的上下文限制，避免信息过多导致模型处理困难。 𐟚€ 简单易用：只需一个命令行操作，就能轻松打包整个代码库，无需复杂配置。 𐟔砥葉š制：用户可以轻松配置包含或排除特定内容，确保打包的文件符合项目需求。 𐟌 Git集成：自动考虑 .gitignore 文件，尊重 Git 忽略规则，确保敏感信息不会被泄露。 𐟔’ 安全聚焦：集成了 Secretlint 进行安全检查，以检测和防止敏感信息的泄露，确保代码库的安全性。使用方法也非常简单，用户可以在项目目录中使用以下命令直接尝试 Repopack： ```bash npx repopack ``` 或者选择全局安装： ```bash npm install -g repopack yarn global add repopack ``` 之后在任何项目目录中运行： ```bash repopack ``` 这会在当前目录生成一个 `repopack-output.txt` 文件，包含整个代码库的 AI 友好格式内容。Repopack 会生成一个文件，并在代码库的不同部分之间使用明确的分隔符，以便 AI 模型更容易理解打包存储库的上下文和结构。输出文件以面向 AI 的解释开头，使其更容易被 AI 模型理解。通过 Repopack，你可以轻松地将代码仓库转换为 AI 可读的形式，让大模型更好地学习和理解你的代码。

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