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服務(wù)器配置git

2年前作者：一只名叫Me的貓分類：Toy博客閱讀(61)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了服務(wù)器配置git。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

參考了下面這篇文章，不對(duì)的地方做了改正

在服務(wù)器上git clone github項(xiàng)目的過(guò)程-CSDN博客

1. 下載解壓

wget https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/git-2.34.1.tar.gz
tar -zxvf git-2.34.1.tar.gz

2. 安裝

cd  git-2.34.1/ 
./configure  
make configure

?這里也許會(huì)遇到一個(gè)錯(cuò)誤，報(bào)錯(cuò) “/bin/sh: 1: autoconf: not found make: *** [Makefile:2410: configure] Error 127”。這是由于 autoconf 未安裝。使用如下命令安裝：
sudo apt-get update
sudo apt-get install autoconf
安裝后再次執(zhí)行 make configure，結(jié)果如下，就可以開心地繼續(xù)啦?

./configure --prefix=home/git
 make -j16 && make install

?make 的時(shí)候可能又會(huì)碰到一個(gè)報(bào)錯(cuò) “/bin/sh: 1: msgfmt: not found MSGFMT po/build/locale/is/LC_MESSAGES/git.mo make: *** [Makefile:2691: po/build/locale/de/LC_MESSAGES/git.mo] Error 127 make: *** Waiting for unfinished jobs....” 這是由于gettext未安裝，使用如下命令
sudo apt-get install gettext
再次 make 就能成功（攤）別忘記 make install

3. ssh key

首先創(chuàng)建 key

ssh-keygen -t rsa -C "github賬戶的郵箱地址"

一路 enter 就行?

服務(wù)器配置git,后端,服務(wù)器,深度學(xué)習(xí),運(yùn)維

接著查看剛創(chuàng)建的 key

cd ~
cd .ssh
cat id_rsa.pub

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復(fù)制這個(gè) key，在 github 點(diǎn)擊我的頭像 - settings - SSH and GPG keys - new SSH key?，把秘鑰貼進(jìn)去

服務(wù)器配置git,后端,服務(wù)器,深度學(xué)習(xí),運(yùn)維

名稱不重要，add 后就有權(quán)限 git clone 了。?git 就結(jié)束了嗚嗚

服務(wù)器配置git,后端,服務(wù)器,深度學(xué)習(xí),運(yùn)維文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790924.html

到了這里，關(guān)于服務(wù)器配置git的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

vscode連接遠(yuǎn)程服務(wù)器 + Tensorflow2環(huán)境配置 + 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練
參考：vscode連接遠(yuǎn)程服務(wù)器（傻瓜式教學(xué)）配置服務(wù)器pytorch/TensorFlow環(huán)境+遠(yuǎn)程連接vscode 在遠(yuǎn)程服務(wù)器安裝anoconda并創(chuàng)建tensorflow-gpu環(huán)境并運(yùn)行jupyter 【vscode連接遠(yuǎn)程服務(wù)器】 step 1：測(cè)試服務(wù)器連接 win+R 進(jìn)入 cmd，在命令行輸入以下命令，并根據(jù)提示輸入密碼 step 2：安裝 ssh 插
2024年02月08日
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基于docker的ubuntu云服務(wù)器jupyter深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置指南
安裝docker 文檔中的命令如下：如果回顯如下所示，則說(shuō)明成功：安裝Nvidia-docker 根據(jù)官方文檔中的命令跑就行了如果出現(xiàn)了以下回顯，說(shuō)明安裝成功需要注意的是，在運(yùn)行最后一步命令時(shí)： sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 如果報(bào)錯(cuò)
2024年02月13日
瀏覽(17)
Ubantu從0開始配置深度學(xué)習(xí)RTX 4090+3090顯卡的服務(wù)器
實(shí)驗(yàn)室剛到一臺(tái)Dell服務(wù)器主機(jī)，里面配置一張RTX 4090和RTX 3090顯卡，弄了好久終于能成功運(yùn)行PyTorch深度學(xué)習(xí)模型，現(xiàn)在將過(guò)程描述如下：首先是系統(tǒng)，選擇的是Ubantu 18.02版本，這個(gè)直接下載安裝就不說(shuō)了，直接下一步下一步，沒什么問(wèn)題然后是顯卡驅(qū)動(dòng)，這個(gè)由于我們的主
2024年02月05日
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深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建 2 AutoDL服務(wù)器配置及Xftp數(shù)據(jù)傳輸
目錄 1. 創(chuàng)建基于AutoDL的GPU環(huán)境 1. 1 租用實(shí)例 1.2? 配置環(huán)境——激活conda 1.3 根據(jù)不同框架和GPU的操作 1.4? ?jupyter頁(yè)面更新 1.5?電腦有網(wǎng)的情況下，jupyter顯示“未連接成功”的解決辦法? 2.??安裝Xftp 3. Xftp與AutoDL網(wǎng)盤連接（環(huán)境配置可以選擇無(wú)卡模式，費(fèi)用低） 1. 算力市場(chǎng)
2024年02月04日
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Mac Docker安裝配置nginx，配置代理前端訪問(wèn)服務(wù)器后端訪問(wèn)本地啟動(dòng)項(xiàng)目
?或者直接通過(guò)docker客戶端查看 --name NginxTest：容器名稱 -p 8080:8080：映射端口 -d nginx：設(shè)置容器后臺(tái)運(yùn)行 ?docker客戶端查看 1）全局塊：配置服務(wù)器整體運(yùn)行的配置指令 nginx 服務(wù)器整體運(yùn)行的配置指令，主要包括配置運(yùn)行 Nginx 服務(wù)器的用戶（組）、允許生成的 worker process 數(shù)，
2024年02月02日
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服務(wù)器配置git
參考了下面這篇文章，不對(duì)的地方做了改正在服務(wù)器上git clone github項(xiàng)目的過(guò)程-CSDN博客 ?這里也許會(huì)遇到一個(gè)錯(cuò)誤，報(bào)錯(cuò) “/bin/sh: 1: autoconf: not found make: *** [Makefile:2410: configure] Error 127”。這是由于 autoconf 未安裝。使用如下命令安裝：安裝后再次執(zhí)行 make configure，結(jié)果如下，
2024年02月01日
瀏覽(61)
GIT配置代理服務(wù)器
開啟v2ray后，默認(rèn)端口是10808 對(duì)于git的使用，可以配置相應(yīng)的代理，具體如下： socks代理與http代理不能同時(shí)配置，因?yàn)閏onfig的key相同，會(huì)造成覆蓋配置完成后，可以通過(guò) git config --list 查看配置當(dāng)不需要代理的時(shí)候，可以使用如下命令進(jìn)行刪除：
2024年02月16日
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租服務(wù)器訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型
推薦用AutoDL(便宜、功能強(qiáng)大、gug少、有時(shí)時(shí)客服解決問(wèn)題) AutoDL算力云 | 彈性、好用、省錢。租GPU就上AutoDL 學(xué)生可以認(rèn)證，享受會(huì)員價(jià) 服務(wù)器需要登錄后先充值，先充個(gè)10元，接下來(lái)試試看。每次都是開機(jī)使用完關(guān)機(jī)后扣費(fèi)，可以選擇按量，超級(jí)劃算，按小時(shí)扣費(fèi)。（租之
2024年02月09日
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使用MobaXterm連接服務(wù)器并利用Anaconda進(jìn)行安裝pytoch框架跑深度學(xué)習(xí)模型（使用學(xué)校服務(wù)器+顯卡進(jìn)行深度學(xué)習(xí)）
在開始之前你需要找學(xué)校服務(wù)器負(fù)責(zé)人申請(qǐng)服務(wù)器賬號(hào)和密碼以及校內(nèi)外網(wǎng)IP和端口號(hào) ；另外還需要知道學(xué)校服務(wù)器顯卡cuda版本，以及去pytorch官網(wǎng)查看顯卡cuda版本對(duì)應(yīng)的 pytorch版本一、安裝MobaXterm 1.下載MobaXterm 軟件的下載可以去這里：我都已經(jīng)給大家準(zhǔn)備好了。在我網(wǎng)
2024年02月07日
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服務(wù)器上運(yùn)行跑深度學(xué)習(xí)代碼（一）
我準(zhǔn)備復(fù)現(xiàn)的是Point2roof的代碼。這是第一次復(fù)現(xiàn)論文代碼，所以記錄一下^ _ ^。從GitHub找到他的項(xiàng)目point2roof項(xiàng)目。先把工程down下來(lái) ^ _ ^ 。看他工程里面提供的README。這篇里面提到他的數(shù)據(jù)集，我也順便下載下來(lái)了。目前只是想跑一下代碼，好像沒必要下載數(shù)據(jù)集？接下
2024年02月11日
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