《DevOps README》项目安装与配置指南
2025-04-18 03:01:47作者:段琳惟
1. 项目基础介绍
《DevOps README》项目是一个关于DevOps(Development和Operations的组合)的资源集合。该项目旨在为那些希望学习或改进他们在DevOps领域的知识和实践的程序员提供一个资源清单。它包括了一系列关于DevOps的文章、指南和最佳实践。该项目主要以Markdown格式编写,所以主要的编程语言是Markdown,这是一种轻量级标记语言,被广泛用于撰写README文件和文档。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目主要使用以下技术和框架:
- Markdown:用于编写和格式化文档。
- GitHub:作为项目的版本控制和协作平台。
- 开源许可证:采用CC-BY-SA-4.0许可证,允许用户自由使用、分享和修改项目内容。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
在开始之前,请确保您已经完成了以下准备工作:
- 安装了Git版本控制系统。
- 创建了GitHub账户并登录。
- 确保您熟悉基本的命令行操作。
安装步骤
以下是详细的安装步骤:
-
克隆仓库
打开命令行界面,使用以下命令克隆项目仓库到本地环境:git clone https://github.com/chris-short/DevOps-README.md.git这条命令会在当前目录下创建一个名为
DevOps-README.md的文件夹,并将远程仓库的内容下载到本地。 -
查看项目文档
进入项目文件夹:cd DevOps-README.md使用任何文本编辑器或Markdown查看器打开
README.md文件,以查看项目文档和资源列表。 -
参与项目
如果您希望参与项目,比如贡献内容或提交问题,您可以:-
创建一个新分支:
git checkout -b new-branch-name -
进行您需要的更改。
-
提交您的更改:
git commit -m "提交信息" -
将您的更改推送到GitHub:
git push origin new-branch-name -
在GitHub上创建一个pull request,请求合并您的分支到主分支。
-
通过以上步骤,您就可以成功安装并开始使用《DevOps README》项目了。记得在操作过程中遵循项目使用的开源许可证规定。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92