使用Git将代码从远程仓库拉取到本地(详细图解、简单易懂) 目录一、前言二、全流程一、前言本博客主要记录一下使用Git将代码从远程仓库拉取到本地的全流程,使用Git拉取代码在学校内多同学合作开发项目或者是实习拉取公司代码等场景都很常见,单纯记录希望对你有帮助二、全流程首先在你想要存放代码的位置新建一个文件夹并改名进入刚刚创建的空文件中,右键然后点击显示更多选项然后点击Git Bash Here然后就会出现如图所示的 软件工程 2025年11月27日 117 点赞 0 评论 9853 浏览
gitee使用教程 一、gitee的使用1.1、基本操作检查是否安装gitee 以及 查看当前安装的gitee的版本: git --version 安装gitee: sudo apt install git -y Ubuntu版本 sudo yum install git -y centOS版本 创建本地仓库:首 软件工程 2025年08月20日 104 点赞 0 评论 9644 浏览
Digital-IDE 使用教程 Digital-IDE 使用教程 Digital-IDE All in one vscode plugin for HDL development 项目地址: 1. 项目介绍Digital-IDE 是一个专为硬件描述语言(HDL)开发设计的 VSCode 插件&#x 软件工程 2025年05月05日 91 点赞 0 评论 9600 浏览
LeetCode 208. 实现 Trie (前缀树) 题目描述 Trie(发音类似 "try")或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景,例如自动补全和拼写检查。请你实现 Trie 类: Trie() 初始化前缀树对象。 void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 软件工程 2025年11月28日 128 点赞 0 评论 9561 浏览
第三章-提示词-解锁Prompt提示词工程核销逻辑,开启高效AI交互(10/36) 摘要:Prompt 提示词工程通过设计指令、上下文、输入与输出格式,引导大语言模型精准完成任务,并依托“核销流程”(解析-拆解-理解-生成-验证)确保结果合规。文章系统讲解提示词编写策略、幻觉与输出不匹配的应对方法,展示内容生成、数据分析等场景案例,并展望自动提示词生成、多模态融合等未来趋势。 软件工程 2025年07月16日 122 点赞 0 评论 9372 浏览
GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-08-15) GitHub 热榜项目 - 日榜生成于:2025-08-15 统计摘要共发现热门项目:14 个榜单类型:日榜 数据字段 说明 当前 Star 数 项目当前累计获得的总Star数 趋势 Star 数 在当前统计周期内新增的Star数 推荐语 项目亮点总结 项目详细列表 1. ubicloud/ubicloud 🏷️ 软件工程 2025年08月31日 34 点赞 0 评论 9341 浏览
Git简单命令 Git安装好后,鼠标右击打开Git Bash Here(git的命令面板),Git GUI Here(图形化工具)不推荐。本地初始化git仓库 在任意目录下创建一个空目录(例如repo1)作为我们的本地Git仓库 进入 这个目录中,点击右键打开Git bash窗口 执行命令git init。 出现. 软件工程 2025年08月02日 179 点赞 0 评论 9245 浏览
GORM 高级查询实战:从性能优化到业务场景解决方案 GORM 作为 Go 语言中功能强大的 ORM 框架,不仅提供了便捷的基础查询能力,还包含一系列高级查询特性,能够应对复杂业务场景与性能优化需求。本文将聚焦 GORM 高级查询中最常用的功能,通过实际案例讲解智能字段选择、锁机制、记录存在处理、批量操作等核心技术,帮助你提升数据库操作效率。一、智能字段选择与性能优化1.1 Sel 软件工程 2025年07月16日 62 点赞 0 评论 9244 浏览
通过Ollama+Deepseek+openwebui安装部署私有化大模型,并搭建知识库 在上一篇文章中详细介绍了通过Ollama+Deepseek+AnythingLLM安装部署私有化大模型,并投喂样本数据,但是用户必须安装 AnythingLLM APP去访问使用,存在一定的使用局限性。本文我们将详细介绍在云服务器搭建模型并通过openwebui以网页的形式进行访问与使用。 前期准备:博主本次是在内网服 软件工程 2025年04月27日 37 点赞 0 评论 9239 浏览
(已开源-CVPR2024) RadarDistill---NuScenes数据集Radar检测第一名 本文介绍一篇Radar 3D目标检测模型:RadarDistill。雷达数据固有的噪声和稀疏性给3D目标检测带来了巨大挑战。在本文中,作者提出了一种新的知识蒸馏(KD)方法RadarDistill,它可以通过利用激光雷达数据来提高雷达数据的表征。RadarDistill利用三个关键组件将激光雷达特征的特征转移到雷达特征中: 模态对齐(CMA)、基于激活的特 软件工程 2025年08月09日 190 点赞 0 评论 9208 浏览