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![[Résumé] Quelques raisons et solutions pouvant empêcher l'ouverture de GitHub](https://img.php.cn/upload/article/000/000/068/64213a7378eaa534.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
GitHub est une plateforme de contrôle de version et d’hébergement de code très populaire. Cependant, nous pouvons parfois rencontrer le problème de ne pas pouvoir accéder à GitHub. En effet, GitHub est une plate-forme mondiale et est affecté par des facteurs tels que l'emplacement géographique, les conditions du réseau et les paramètres du site Web. Cet article présentera quelques raisons possibles pour lesquelles GitHub ne peut pas être ouvert, ainsi que des méthodes pour résoudre ces problèmes.

GitHub est un système de contrôle de version très populaire qui permet aux utilisateurs de stocker et de partager leurs bases de code sur Internet. C'est l'un des outils indispensables pour les programmeurs. Cependant, nous devrons parfois supprimer un dossier dans le référentiel GitHub. Cet article explique comment supprimer un dossier dans le référentiel GitHub.

GitHubCopilot est le prochain niveau pour les codeurs, avec un modèle basé sur l'IA qui prédit et complète automatiquement votre code. Cependant, vous vous demandez peut-être comment installer ce génie de l'IA sur votre appareil afin que votre codage devienne encore plus facile ! Cependant, utiliser GitHub n’est pas vraiment facile et le processus de configuration initiale est délicat. Par conséquent, nous avons créé ce didacticiel étape par étape sur la façon d'installer et d'implémenter GitHub Copilot dans VSCode sous Windows 11, 10. Comment installer GitHubCopilot sur Windows Ce processus comporte plusieurs étapes. Alors, suivez les étapes ci-dessous maintenant. Étape 1 – Vous devez avoir la dernière version de Visual Studio installée sur votre ordinateur

Cet article concerne l'apprentissage de Gitlab, explique comment créer une branche protégée et soumettre un PR à votre leader. J'espère que cela sera utile à tout le monde !

Étapes d'installation : 1. Téléchargez et installez Miniconda, sélectionnez la version appropriée de Miniconda en fonction du système d'exploitation et installez conformément au guide officiel ; 2. Utilisez la commande "conda create -n tensorflow_env python=3.7" pour créer un nouvel environnement Conda. ; 3. Activez l'environnement Conda ; 4. Utilisez la commande "conda install tensorflow" pour installer la dernière version de TensorFlow ; 5. Vérifiez l'installation.

Dans le développement de logiciels modernes, GitHub est l'une des plateformes d'hébergement de projets les plus populaires. Il offre aux développeurs une plate-forme pratique pour stocker et gérer leurs projets open source. Une fonctionnalité intéressante de GitHub consiste à convertir les liens de projet en codes QR. Cet article vous présentera comment convertir votre projet GitHub en code QR.

Git est un système de contrôle de version distribué rapide, fiable et adaptable. Il est conçu pour prendre en charge des flux de travail distribués et non linéaires, ce qui le rend idéal pour les équipes de développement de logiciels de toutes tailles. Chaque répertoire de travail Git est un référentiel indépendant avec un historique complet de toutes les modifications et la possibilité de suivre les versions même sans accès au réseau ni serveur central. GitHub est un référentiel Git hébergé sur le cloud qui fournit toutes les fonctionnalités du contrôle de révision distribué. GitHub est un référentiel Git hébergé sur le cloud. Contrairement à Git qui est un outil CLI, GitHub dispose d'une interface utilisateur graphique basée sur le Web. Il est utilisé pour le contrôle de version, ce qui implique de collaborer avec d'autres développeurs et de suivre les modifications apportées aux scripts et aux scripts au fil du temps.

Dans cet article, nous utiliserons TensorFlow et Keras pour créer un classificateur d'images capable de distinguer les images de chats et de chiens. Pour ce faire, nous utiliserons l'ensemble de données cats_vs_dogs de l'ensemble de données TensorFlow. L'ensemble de données se compose de 25 000 images étiquetées de chats et de chiens, dont 80 % sont utilisées pour l'entraînement, 10 % pour la validation et 10 % pour les tests. Chargement des données Nous commençons par charger l'ensemble de données à l'aide de TensorFlowDatasets. Divisez l'ensemble de données en ensemble d'entraînement, ensemble de validation et ensemble de test, représentant respectivement 80 %, 10 % et 10 % des données, et définissez une fonction pour afficher quelques exemples d'images dans l'ensemble de données. importer
