☘️ GitHub 프로필에서 잔디 키우기
GitHub Contributions에서 3D 잔디 이미지를 생성하는 CGrass를 소개하겠습니다. 생성된 이미지를 Github 프로필에 배치할 수 있습니다. CGrass는 Github 액션에서 실행되므로 워크플로를 추가하고 README를 약간 다시 작성하기만 하면 됩니다.
↓ 이 프로젝트의 저장소는 다음 링크에서 보실 수 있습니다
니스크
/
c잔디
3D 잔디에 대한 기여
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씨그래스
CGrass는 GitHub Actions와 통합할 수 있는 GitHub 기여 이미지 생성기입니다. 이를 통해 GitHub 기여의 3D 이미지를 생성하고 프로필 README에 설정할 수 있습니다.
시작하기
GitHub 작업
다음 코드를 프로필 저장소의 .github/workflows/cgrass.yml 파일에 복사하세요.
name: Generate Picture and Push to output branch on: push: branches: - main schedule: - cron: <span>'0 0 * * *'</span> <span># any time you want</span> permissions: contents: write jobs: generate: runs-on: ubuntu-24.04 steps: - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 - name: Generate Picture uses: nrysk/cgrass@v1.0.0 with: github_username: ${{ github.repository_owner }} github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} output_path: output/output.png command: <span>"theme"</span> argument: <span>"github</span>
CGrass 사용법
1. 프로필 페이지 만들기
GitHub 사용자 이름과 동일한 이름으로 저장소를 생성하세요.
GitHub 사용자 이름이 nrysk인 경우 nrysk라는 저장소를 생성하세요.
2. 워크플로 설정
.github/workflows/cgrass.yml이라는 파일을 만듭니다.
name: Generate Picture and Push to output branch on: push: branches: - main schedule: - cron: <span>'0 0 * * *'</span> <span># any time you want</span> permissions: contents: write jobs: generate: runs-on: ubuntu-24.04 steps: - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 - name: Generate Picture uses: nrysk/cgrass@v1.0.0 with: github_username: ${{ github.repository_owner }} github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} output_path: output/output.png command: <span>"theme"</span> argument: <span>"github</span>
푸시(또는 GitHub에서 커밋)하면 GitHub Actions가 실행됩니다. 작업이 완료되면 생성된 이미지가 출력 분기에 저장됩니다.
분할 오류가 발생하면 다시 실행해 보세요.
3. 테마 변경
인수 필드의 문자열을 수정하여 테마를 전환할 수 있습니다.
테마는 github, github-nograss, planet, planet-nograss 4가지 테마로 준비했습니다.
name: Generate Picture and Push to output branch on: push: branches: - main schedule: - cron: '0 0 * * *' # Adjust the time as desired permissions: contents: write jobs: generate: runs-on: ubuntu-24.04 steps: - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 - name: Generate Picture uses: nrysk/cgrass@v1.0.0 with: github_username: ${{ github.repository_owner }} github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} output_path: output/output.png command: "theme" argument: "github" - name: Push output image to output branch uses: crazy-max/ghaction-github-pages@v4 with: target_branch: output build_dir: output commit_message: "Generate Output Image" env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
깃허브
github-nograss
행성
플래닛노그래스
4. 프로필에 이미지 추가
프로필의 README.md에 이미지를 표시하려면 다음 줄을 추가하고
- name: Generate Picture uses: nrysk/cgrass@v1.0.0 with: github_username: ${{ github.repository_owner }} github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} output_path: output/output.png command: "theme" argument: "github" # Change this part
(선택 과목)
테마 파일을 생성하여 맞춤 테마를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 CGrass를 참고해주세요.
읽어주셔서 감사합니다
위 내용은 ☘️ GitHub 프로필에서 잔디 키우기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
