Решите проблему слишком низкой скорости загрузки GitHub «Предлагаемая коллекция».
Решите проблему слишком низкой скорости загрузки GitHub «Предлагаемая коллекция».

Всем привет, мы снова встретились, я ваш друг Цюаньчжаньцзюнь.

Способ первый:

Загрузка файлов с GitHub всегда происходила очень медленно. Я проверил ссылку для скачивания и обнаружил, что в конечном итоге она указывает на сервер Amazon. Адрес загрузки — http://github-cloud.s3.amazonaws.com/. очень медленно, поэтому загрузка всегда не удалась, решение состоит в том, чтобы изменить файл хоста, чтобы имя домена указывало на сервер в Гонконге:

Изменить файл хостов:

  • Windows

ИзменятьC:\Windows\System32\drivers\etc\hostsдокумент,существоватьдокументсерединадобавление219.76.4.4 github-cloud.s3.amazonaws.com, Просто укажите доменное имя на IP

  • Mac

осуществлять sudo vi /etc/hosts добавление 219.76.4.4 github-cloud.s3.amazonaws.com

наконецосуществлятьipconfig /flushdnsЗаказ,Обновить DNS-кеш.

Способ второй:

https://www.ipaddress.com/ использовать IP Lookup Инструмент получает IP-адреса следующих двух доменных имен github. Веб-сайту может потребоваться лестница. После ввода указанных выше доменных имен получаются IP-адреса, соответствующие github.com и github.global.ssl.fastly.net соответственно. например 192.30.xx.xx и 151.101.xx.xx. После завершения подготовки добавьте следующий формат в открытый файл хостов и измените IP-адрес на запрошенный вами IP-адрес:

192.30.xx.xx github.com 151.101.xx.xx github.global.ssl.fastly.net

наконецосуществлятьipconfig /flushdnsЗаказ,Обновить DNS-кеш.Измененная скорость загрузки может достигать 200KB/S Вот и все.

ХОРОШОиспользоватьUsbEAm Hosts Editor Приходите и проверьте скорость, чтобы стать самым быстрым Github сервер ИП и подать заявку на Hosts В файле! (рекомендую)

Способ третий:

Как предоставил партнер по комментариям, импортируйте проект github из Code Cloud, а затем загрузите его из Code Cloud.

Способ четвертый:

Для этого необходимо включить прокси. После его включения некоторые люди обнаруживают, что скорость загрузки по-прежнему не может увеличиться. Поскольку GitHub не заблокирован, а только ограничен по скорости, прокси нет. Файл pac.txt необходимо изменить. Добавьте строку правил в pac. В конце нужно добавить *. Потому что сайт загрузки не github.com. Вместо этого здесь задействовано множество github****.com. Позже я забыл об этом, но они все начинали с github. использовать Только следующие правила github используют агенты.

Язык кода:javascript
копировать
  "||github*.com",

Способ пятый:

Если вы используете прокси-инструменты, такие как SS (Paper Plane), четвертый метод можно использовать только для ускорения просмотра веб-страниц и загрузки проектов хранилища github. Однако, если вы установили другие инструменты управления git, такие как git или sourcetree, четвертый метод не может быть использован. ускоряется через прокси. Вам необходимо настроить собственный git для использования прокси. В C:\Users\имя_пользователя\.ssh в каталогеconfigдокументвнутри,Этот каталог доступен только в том случае, если сипользоватьgit сгенерировал ssh-ключ.,Если файла конфигурации нет, создайте новый.,Обратите внимание, что файл не имеет суффикса. Добавьте следующий контент

Язык кода:javascript
копировать
Host github.com
ProxyCommand connect -H 127.0.0.1:1080 %h %p   #-S — носки
HostName %h
Port 22
User git
IdentityFile  ~/.ssh/id_rsa 
IdentitiesOnly yes

Загрузите Connect.exe. Поместите его в каталог bin каталога установки git.

Адрес загрузки:https://download.csdn.net/download/qing666888/11973853

Снова запустите исходное дерево, чтобы клонировать его в режиме SSH и вытащить код. Скорость будет напрямую достигать 10 М/с, что, конечно, зависит от скорости вашего SSR.

Издатель: Full stack программист и руководитель стека, укажите источник для перепечатки: https://javaforall.cn/135706.html Исходная ссылка: https://javaforall.cn

boy illustration
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
boy illustration
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
boy illustration
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
boy illustration
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
boy illustration
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
boy illustration
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
boy illustration
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро ​​​​свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
boy illustration
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
boy illustration
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
boy illustration
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
boy illustration
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
boy illustration
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
boy illustration
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
boy illustration
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
boy illustration
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
boy illustration
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
boy illustration
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
boy illustration
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
boy illustration
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
boy illustration
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
boy illustration
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
boy illustration
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
boy illustration
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
boy illustration
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
boy illustration
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
boy illustration
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
boy illustration
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
boy illustration
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
boy illustration
Docker и Kubernetes [Разработка контейнерных приложений с помощью Python]