gitee上传代码保姆级教程沫北

好的，下面是 gitee 上传代码的保姆级教程：

步骤一：注册账号

如果你没有 gitee 的账号，可以在官网上进行注册。注册完成后，登录你的账号。

步骤二：创建项目

登录后，在首页上方的 “+” 号下拉菜单中选择 “新建仓库”。

然后填写项目名称、描述、选择公开或私有等信息，然后点击“创建”按钮即可。

步骤三：上传代码

进入项目后，点击上方的 “Code” 标签页，选择 “上传文件”。

然后选择你要上传的文件或文件夹，点击 “提交” 按钮即可上传代码到 gitee 上。

步骤四：克隆代码

如果你需要在本地编辑代码，可以使用 git 工具将代码克隆到本地。

在项目页面上方，点击 “Code” 标签页，复制项目地址。

然后在本地终端中执行以下命令，将代码克隆到本地：

git clone 项目地址

这样就可以在本地编辑代码并将修改提交到 gitee 上了。

至此，gitee 上传代码的保姆级教程就结束了，希望对你有所帮助。

相关问题

gitee上传代码到仓库svn

要将代码上传到Gitee仓库，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在本地使用git命令将代码推送到Gitee远程仓库。使用命令`git push -u origin master`将本地的代码推送到名为"origin"的远程仓库的"master"分支上。

2. 如果在本地已经有了工程文件，可以使用`git remote add`命令将本地库和Gitee的远程库关联起来。例如，使用命令`git remote add origin git@gitee.com:linxinfa/mytest.git`将本地库和名为"origin"的远程仓库关联起来。

3. 当远程库和本地库关联后，你可以将本地的代码推送到Gitee远程仓库。使用命令`git push origin master`将本地的代码推送到名为"origin"的远程仓库的"master"分支上。

总结起来，你可以使用以下命令将代码上传到Gitee仓库：

git remote add origin git@gitee.com:linxinfa/mytest.git
git push origin master

这样就可以将代码成功上传到Gitee仓库了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [git将本地项目上传至Gitee远程仓库(保姆级别)](https://blog.csdn.net/qq_60870118/article/details/129427016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [GitCode使用教程，创建项目仓库并上传代码（git）](https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/108730290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

基于知识图谱的医疗问答系统(实例+代码理解)保姆级教程

很高兴回答您的问题。基于知识图谱的医疗问答系统是一种能够利用知识图谱技术进行医疗问题咨询的系统。具体而言，该系统通过将医疗领域的知识表示为一个图谱，然后使用自然语言处理技术，将用户的问题映射到图谱中，最终得到准确的答案。

对于实现该系统的代码理解，具体实现流程和细节可能因为不同的实现而有所不同。通常情况下，实现的过程包括以下几个步骤：

1. 收集医疗知识：从各种医学文献、病历、药品等渠道收集相关的医疗知识，将其转化为结构化的数据。

2. 构建知识图谱：将收集到的医疗知识按照一定的规则进行处理，建立知识图谱。

3. 用户输入问题：系统通过自然语言处理技术，将用户输入的问题进行语义解析。

4. 关联知识图谱：系统将用户输入的问题与知识图谱进行匹配，找到与问题相关的知识点，并给出相应的答案。

在实现过程中，需要使用一定的技术手段，例如语义分析、实体识别、关系抽取等，从而确保系统能够准确地回答用户的问题。如果您需要更详细的实现过程，可以参考相关的开源代码和论文，进行深入学习和研究。