在GitHub上没有有类似rqt_bag的项目，但是不是用python写的，使用cplusplus写的，如果有请给我连接地址。

非常感谢您的问题！如果您在GitHub上找不到类似于"qt_bag"的Python项目，但找到了一个用C++编写的项目，那么您可以尝试在以下两个地方查找：

1. 在GitHub的搜索框中输入相关关键词，例如"qt_bag"，然后在搜索结果中选择“语言”选项卡，并选择C++，以便只显示使用C++编写的项目。

2. 在GitHub的搜索框中输入相关关键词，例如"qt_bag"，然后使用高级搜索功能，选择“使用者”选项卡，输入“cplusplus”作为用户名，并选择“仓库”选项卡，以便只显示使用C++编写的项目。

希望这些提示能够帮助您找到您所需要的项目！如果您需要进一步的帮助，请随时让我知道。

相关问题

github上的python代码怎么运行_使用 Python 在 GitHub 上运行你的博客 -Fun言

要在 GitHub 上运行 Python 代码，需要使用 GitHub Actions。以下是步骤：

1. 在 GitHub 上创建一个新的仓库，并把 Python 代码上传到该仓库。

2. 点击仓库页面上的“Actions”标签。

3. 点击“set up a workflow yourself”按钮，创建一个新的 workflow。

4. 在 workflow 文件中添加以下代码，以运行 Python 代码：

name: Python CI

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.x' # Replace with the Python version you're using
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run Python script
      run: python main.py # Replace with the name of your Python file

5. 更改代码中的“python-version”和“main.py”以适应你的 Python 版本和文件名。

6. 点击“Start commit”按钮，提交 workflow 文件。

7. GitHub 将自动运行 workflow，并在运行成功后输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例，可以根据你的需求进行修改。你可以在 workflow 文件中添加更多步骤和自定义操作。

要在GitHub上发布一个基于Transformer的项目，给出需要的环境配置，需要写在readme文件里的

当在GitHub上发布一个基于Transformer的项目时，你可以在README文件中提供以下环境配置信息：

1. Python版本：指定项目所需的Python版本。例如，Python 3.7或更高版本。

2. 依赖包列表：列出项目所需的所有依赖包及其版本。可以使用`requirements.txt`文件或者`Pipfile`和`Pipfile.lock`文件来管理依赖包。例如：

   transformers==4.10.0
   torch==1.9.0
   numpy==1.21.2

3. 安装步骤：提供安装项目所需依赖包的步骤。例如：

   pip install -r requirements.txt

4. 数据集：如果项目需要特定数据集，请提供数据集的下载链接或者使用说明。

5. 预训练模型：如果项目使用了预训练的Transformer模型，请提供模型的下载链接或者使用说明。

6. 运行示例：如果有可运行的示例代码，可以提供一个简单的示例来展示如何使用Transformer模型。例如：

   from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

   # 初始化模型和tokenizer
   tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
   model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')

   # 输入文本
   input_text = "Translate this text."

   # 编码输入文本
   input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

   # 生成翻译结果
   output = model.generate(input_ids)

   # 解码输出结果
   translated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
   print(translated_text)

以上是一些常见的环境配置信息，你可以根据你的项目需求进行适当调整和补充。记得在README文件中提供清晰的安装和使用说明，以便其他人可以轻松地配置和运行你的项目。