> git clone ssh://git@git.rvbust.com/rvbust/flex/FlexWelder.git /home/rvbust/Desktop/FlexWelding/FlexWelder --progress Warning: Permanently added 'git.rvbust.com' (ED25519) to the list of known hosts. git@git.rvbust.com: Permission denied (publickey). fatal: Could not read from remote repository. Please make sure you have the correct access rights and the repository exists.
时间: 2024-04-01 08:33:38 浏览: 106
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这个错误表明你在尝试使用SSH协议从git.rvbust.com服务器的FlexWelder仓库克隆代码时，出现了权限问题。可能的原因是你没有正确的SSH密钥或者没有将公钥添加到git.rvbust.com服务器的authorized_keys文件中。
你可以尝试以下步骤来解决该问题：
1. 确认你的SSH密钥是否正确：运行`ssh -T git@git.rvbust.com`，如果输出`Hi username! You've successfully authenticated, but GitLab does not provide shell access.`则说明SSH密钥已正确配置。
2. 确认你的SSH密钥是否已添加到git.rvbust.com服务器的authorized_keys文件中。可以尝试运行`ssh git@git.rvbust.com`，如果成功连接到服务器，则说明SSH密钥已正确添加。
3. 如果你的SSH密钥未添加到git.rvbust.com服务器的authorized_keys文件中，可以尝试将公钥添加到该文件中。方法是将你的公钥复制到剪贴板，然后在服务器上运行`nano ~/.ssh/authorized_keys`命令打开该文件并将公钥粘贴到其中，最后保存并退出nano编辑器即可。
如果以上步骤都无法解决问题，你可以联系git.rvbust.com服务器的管理员寻求帮助。
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所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。
3. 大模型推荐系统的应用领域：
大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。
4. 推荐系统的关键技术和算法：
推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。
5. 大模型推荐系统的挑战与优化：
尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。
6. 推荐系统的实际部署和维护：
推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。
7. 本资源的结构和内容：
本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。
综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。