WIN7系统下Git的安装与配置

WIN7系统下Git的安装与配置

·Git下载

官网地址:Git - Install for Windows (git-scm.com)

github:https://github.com/git-for-windows/git/releases

打开github页选历史版本,根据自己电脑选32或64位,此处我选择Git for Windows 2.31.0版本下载

Git 2.35.2(2022 年发布)是官方明确支持 Windows 7 的最后一个版本。后续版本(如 Git 2.36+)逐步放弃对 Windows 7 的兼容性支持

·Git安装

安前须知:git安装实则大部分情况下都是无脑下一步安装即可,所以安装前可跳过以下步骤,直接安装完毕,第一次安装或感兴趣的同学可以根据以下步骤一步步安装。

选择自己创建的文件夹,也可默认

默认即可,继续点next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步

默认,next下一步,安装成功。

·

·Git使用

平常都会与开发像idea等或其他软件连接使用,也可直接像下图点击鼠标右键打开窗口命令使用

初始默认没有用户名和密码,此处可选择设置全局Git用户名和密码,之后连接各种软件或第一次提交时不要再设置

在以上窗口输入分别以下命令回车设置:

git config --global user.name "你的昵称" git config --global user.email "你的邮箱" git config --global user.password "你的密码"

再分别输入以下命令回车查看:

git config user.name git config user.email git config user.password

以上Git已成功安装配置。

Read more

Whisper-large-v3常见问题全解,语音识别避坑指南

Whisper-large-v3常见问题全解,语音识别避坑指南 语音识别不是“上传音频→点一下→出文字”这么简单的事。尤其当你第一次用 Whisper-large-v3,满怀期待地拖进一段会议录音,结果等了两分钟只返回一句“无法识别”,或者中文识别错成日文、带口音的方言直接失语、GPU显存爆满报错OOM……这些都不是模型不行,而是你还没踩过它最常设的那些“坑”。 这篇指南不讲论文、不堆参数,只聚焦一个目标:让你今天下午就能稳稳跑通 Whisper-large-v3,识别准、速度快、不报错、少折腾。内容全部来自真实部署环境(RTX 4090 D + Ubuntu 24.04)下的反复验证,覆盖从启动失败、语言误判、音频异常到性能卡顿等 12 类高频问题,每一条都配可复现的操作步骤和一句话原因解释。 1. 启动就失败?先查这三件事 很多用户反馈“python3 app.py 运行报错退出”,根本没看到

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 开源 28 天:从车间轴承到山村课堂的 AI 突围

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 开源 28 天:从车间轴承到山村课堂的 AI 突围

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 开源 28 天:从车间轴承到山村课堂的 AI 突围 * 引言: * 正文: * 一、硬件突破:小显存也能驾驭大模型 * 1.1 农机轴承检测部署核心代码(可直接复用) * 1.1.1 调试细节:图像尺寸对准确率的影响(附实测数据) * 二、生态重构:AI 从巨头围墙到山村课堂 * 2.1 开源前后的 AI 生态对比(3 个月实测) * 2.2 社区数据:中小企业的 AI 觉醒 * 三、28 天踩坑实录:开源给你的不只是模型,是螺丝刀 * 3.1

GLM-4v-9b开源部署:支持国产操作系统(统信UOS/麒麟)适配方案

GLM-4v-9b开源部署:支持国产操作系统(统信UOS/麒麟)适配方案 1. 为什么GLM-4v-9b值得在国产系统上跑起来 你有没有遇到过这样的情况:手头有一台统信UOS或银河麒麟的办公电脑,想试试最新的多模态大模型,但发现大多数教程只讲Ubuntu、CentOS,甚至Windows都比国产系统资料多?装依赖报错、CUDA版本不兼容、PyTorch编译失败……最后只能放弃。 GLM-4v-9b不一样。它不只是参数漂亮、效果惊艳的90亿参数视觉语言模型,更是少数几个从设计之初就考虑国产软硬件生态适配的开源多模态模型。它不挑显卡——RTX 4090能跑,昇腾910B也能跑;不挑系统——统信UOS V20(2303)和银河麒麟V10 SP1已实测通过;更不挑部署方式——一条命令启动Web界面,连Docker都不用学。 一句话说透它的价值:你在国产操作系统上,用一张消费级显卡,就能获得接近GPT-4-turbo水准的图文理解能力,而且中文图表识别、小字OCR、多轮对话全部开箱即用。 这不是理论推演,是我们团队在统信UOS桌面版(搭载i7-11800H + RTX 3060 6G

电磁组-19届智能车电磁组电感处理与循迹代码带元素处理+讲解(开源)

电磁组-19届智能车电磁组电感处理与循迹代码带元素处理+讲解(开源)

电磁组-19届智能车电磁组电感处理与循迹代码带元素处理+讲解(开源) * 0、申明:本文章所用代码开源,开源链接放在文章末尾 * 一、电磁循迹的实现-----理论 * 1、电磁车模的组成 * 2、电磁循迹的实现原理 * 二、电感的处理 * 1、电感的采集 * 2、电感的的归一化处理与差比和算法 * 2.1 电感的滤波处理---去极值求平均滤波 * 2.2 电感的归一化与差比和 * 三、电机的控制 * 1、电机控制与编码器反馈 * 1.1 PID控制 * 1.2 电机编码值的获取 * 1.3 PID算法的实现 * 1.4 电机的控制 * 1.5 小车循迹的实现 * 四、特殊元素的判断与处理 * 1、环岛判断和处理 * 2、十字路口判断和处理