github代码搬运

### 将GitHub仓库迁移到新位置或账户的方法

#### 使用GitHub界面迁移仓库
为了将现有GitHub仓库的内容移动到不同的位置或是其他用户的账户下，可以利用GitHub提供的转移功能。这允许用户保持所有的提交历史记录、问题跟踪器以及Wiki页面等资源不变的情况下完成迁移操作[^1]。

- 登录至目标接收方的GitHub账号；
- 访问待迁移仓库设置页，在左侧菜单栏找到并点击“Transfer ownership”选项；
- 输入要转让的新所有者的用户名或组织名称，并确认执行此动作；

#### 手动克隆与重新推送方式
另一种方案涉及手动下载整个项目副本再上传到指定地点：

- 在原地址处获取最新的完整版源码压缩包或者通过命令行工具`git clone --mirror`来进行镜像复制；

git clone --mirror https://github.com/old-account/repo.git

- 更改远程URL指向新的存储路径

cd repo.git
git remote set-url origin https://github.com/new-account/repo.git

- 推送更新后的引用信息到新服务器端

git push --all
git push --tags

这种方法适用于希望完全控制过程的情形，同时也可用于跨平台（例如从GitHub转到Gitee）的情况[^3]。

相关问题

搬土距离损失函数的代码 github

我没有办法访问你的 GitHub 账户，无法为你提供代码。但是，我可以给你提供一些基于 Python 的示例代码，帮助你了解如何实现一个搬运土地距离的损失函数。

假设你已知每个样本的平均搬运距离 `avg_distance` 和搬运高度 `height`，损失函数可以设计为：

import tensorflow as tf

def distance_loss(y_true, y_pred):
    # 计算每个样本的搬运距离
    distance = tf.sqrt(tf.square(y_pred[:, 0] - y_true[:, 0]) + tf.square(y_true[:, 1]))
    # 计算损失
    loss = tf.reduce_mean(distance)
    return loss

在这个代码中，`y_true` 是真实的标签值，包括平均搬运距离和搬运高度，`y_pred` 是模型的预测值，也包括平均搬运距离和搬运高度。`tf.sqrt` 是 TensorFlow 中的开方函数，`tf.square` 是 TensorFlow 中的平方函数。`tf.reduce_mean` 是 TensorFlow 中的平均值函数，用于计算所有样本的平均搬运距离的平均值，即损失函数的值。

这只是一个简单的示例代码，具体的实现需要根据你的实际需求进行修改。如果你需要更具体的帮助，可以提供更多的信息，我会尽力为你解答。

如何快速上手GitHub

GitHub 是一个非常流行的代码托管平台，可以帮助开发者管理代码、协作开发、发布项目等。要快速上手 GitHub，可以按照以下步骤进行：

1. 注册 GitHub 账号并登录；
2. 创建一个新的仓库（repository）；
3. 将本地代码上传到 GitHub 仓库中；
4. 学习使用 GitHub 的基本操作，如提交代码、拉取代码、合并代码等；
5. 参与 GitHub 上的开源项目，学习其他开发者的代码风格和开发经验。

希望这些步骤可以帮助你快速上手 GitHub。