1.github怎么读
2.GeoServer完整教程
3.ROS2 Nav2 [Navigation 2 Stack] –SLAM导航教程
4.chatGLM-6B安装与部署
github怎么读
github的双语读音是：git·hʌb。双语例句
1、网站He not only talks about merb,源码 but also gives an introduction to Rack and GitHub.
他不仅仅谈论了merb，而且还介绍了一下Rack和GitHub。双语
2、网站Many developers and open source projects keep code under version control withGit and github.
许多开发人员和开放源码项目使用Git和github进行代码版本控制。源码hyxdxs源码 自瞄
3、双语Currently there is not SCM support,网站 but I plan to integrate git and GitHub.
当前还没有SCM的支持，但是源码我计划与git和GitHub整合。
4、双语This URL may be a project website,网站 the Github repository, or whatever URL you want.
这个URL可能是一个项目网站、Github库或您希望的源码任意URL。
5、双语Github: Github houses thousands of Git repositories,网站 including the personal dot files of many expert users.
Github：Github托管了数千个Git知识库，其中包括许多专家用户的源码定位猫源码个人点文件。
扩展资料：
github也是一个应用程序的名称。
GitHub于年4月日正式上线，除了Git代码仓库托管及基本的 Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱（报表）、代码片段分享（Gist）等功能。目前，其注册用户已经超过万，托管版本数量也是非常之多，其中不乏知名开源项目 Ruby on Rails、jQuery、赛马彩源码python 等。
年6月4日，微软宣布，通过亿美元的股票交易收购代码托管平台GitHub。
年月，《个人电脑杂志》网站报道，GitHub正遭到一名黑客的入侵。据称，这名黑客先擦除代码资源库，然后向用户索要赎金，作为恢复数据的交换。
百度百科-github
GeoServer完整教程
GeoServer 是一款开源服务器软件，其主要功能是将地理空间数据发布为 Web 服务，以供在线访问和使用。飞鸟圣源码本教程将深入探索 GeoServer 的各个方面，包括它的定义、使用场景、安装、配置以及数据管理等。
通过使用本地主机版本的示例数据，我们将从基础知识开始，逐步学习如何在 GeoServer 中操作和管理地理空间数据。接下来，我们将介绍如何将数据加载到 GeoServer 中，以及如何配置用户账户并设置相应的数据访问权限。
课程中还包括如何使用 SQL 视图和 CQL 过滤数据的讲解，以及如何创建使用 GeoServer 数据的 Web 地图应用程序。通过这些步骤，医药溯源码您可以将创建的数据共享给全球的用户。
本课程内容丰富，包含完整的安装指南、数据管理技巧、权限设置方法以及 Web 地图应用创建流程。此外，课程还提供了清晰的中英双语字幕、源码附件、配套资料和练习，以帮助您更好地掌握 GeoServer 的使用。
适用人群为对地理空间数据处理、Web 服务开发和地图应用创建感兴趣的计算机专业人员。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，本课程都将为您提供实用的技能和知识，助您在地理信息技术领域取得更大的成就。
ROS2 Nav2 [Navigation 2 Stack] –SLAM导航教程
ROS2 Nav2 [Navigation 2 Stack] –SLAM导航教程
在本课程中，您将踏上一段学习旅程，从实验开始，构建直观的导航理解。首先，通过实践操作，您将获得初步体验。接下来，理论与实践相结合，解释和理论将增强您的学习体验，随后是更多实践环节。
课程内容包括：
每个章节紧密相连，知识递进式学习。您将通过附加挑战巩固所学，并获得更多实践机会。
立即注册课程，开始您的导航堆栈学习之旅，节省大量宝贵时间。课程承诺，不满意可享受天全额退款，无需任何问题。
注意：本课程不适用于以下情况：
面向所有计算机科学爱好者，本教程涵盖计算机学科的多个领域，如人工智能、机器学习、编程语言、游戏开发、网络安全、云计算、Linux运维、面试技巧等。所有教程均配备中英双语字幕、练习源码及补充资料。
chatGLM-6B安装与部署
ChatGLM-6B, 一个开源的双语对话语言模型，基于亿参数的GLM架构，特别适合消费级显卡部署（在INT4量化下，6GB显存即可）。然而，我使用GB显存的RTX Ti时，只能选择INT8量化级别运行。首先，确保硬件（如Python、显卡驱动、Git等）和Pytorch环境的准备，可以参考之前的文章。
安装过程中，国内用户可选sjtu.edu镜像源下载ChatGLM要求。官方建议安装Git LFS，但新版本Git通常已包含。默认加载模型时需要GB显存，我的显存受限，因此尝试量化加载，通过以下代码实现：
尽管初始量化加载时间较长，但后续对话回复速度较快。此外，还展示了如何通过gradio部署网页版demo，只需修改web_demo.py中的部分代码。
尽管环境条件有限，下一篇文章将探索P-tuning。ChatGLM-6B的详细信息和源代码可在GitHub项目THUDM/ChatGLM-6B中找到。
