使用自己的github加速源

 通过在cloudflare上面搭建自己的worker，然后使用自定义域名，就可以通过在gihub的前缀添加自己的域名进行加速，下载速度获得了提升，但是我在服务器上却无法使用，自己本地的电脑可以使用，奇怪。

项目地址：

https://github.com/fscarmen2/gh_proxy

视频地址：

https://www.youtube.com/watch?v=WMEqRtAvZpo

我的worker本次名称为gitcdn，使用的域名是ijiu.eu.org

前缀加速域名

https://gh.ijiu.eu.org/

假如要git clone地址是：

git clone https://github.com/fscarmen2/gh_proxy

只需在前面加上加速前缀就可以

git clone https://gh.ijiu.eu.org/https://github.com/fscarmen2/gh_proxy

带有git的ui界面的镜像加速：
https://gitui.ijiu.eu.org/

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量化指标计算

✅ 1. 多模态教培资源处理准确率 ≥ 85% 📌 定义： 衡量系统对文本、图像、视频、3D课件等非结构化资源的实体识别、语义标注和粒度化再构建的准确程度。 📈 目的： 确保教培资源经过处理后，信息抽取结果与人工标注一致度高，保证质量。 🧮 公式： 处理准确率 = 正确处理的资源数量 / 总处理资源数量 × 100% 💡 说明： 正确处理的资源数量 ：系统处理结果与人工标注（或标准答案）一致的样本数量。 例如实体识别中，识别出“避雷器”并正确标注为“设备名称”，算1个正确处理。 总处理资源数量 ：参与评估的全部样本数量，包含不同模态。 实际评估可使用 F1-score （精准率+召回率综合指标）进行补充说明，尤其适合文本处理任务。 ✅ 2. 系统处理延时 ≤ 2秒 📌 定义： 衡量系统完成一次教培资源处理任务所需的时间。 📈 目的： 确保系统响应足够快，适用于实时应用场景。 🧮 公式： 处理延时 = T_响应完成 − T_请求提交 💡 说明： T_响应完成 ：系统输出处理结果（如完成视频剪辑、实体识别）的时间戳。 T_请求提交 ：用户或系统发起处理请求的时间戳。 通常采用 平均延时 或 P95延时 （95%任务处理时间不超过该值）来衡量性能。 ✅ 3. 员工学习进度识别准确率 ≥ 85% 📌 定义： 评估系统能否正确判断员工是否完成学习任务、是否达标等。 📈 目的： 确保学习过程监测的智能化和准确性。 🧮 公式： 识别准确率 = 正确识别的学习状态数量 / 总学习状态数量 × 100% 💡 说明： 学习状态 ：如“已完成”、“学习中”、“未完成”或具体行为（如某视频是否观看满80%）。 正确识别指系统输出与事实一致。 可参考 LMS（Learning Management System）日志 + 人工对照表校验。 ✅ 4. 能力差距智能分析误差 ≤ 10% 📌 定义： 衡量系统对员工能力评估结果与人工（专家）评估结果之间的误差。 📈 目的： 验证能力分析的精确度，保障后续培训内容推荐的准确性。 🧮 公式（平均相对误差）： 误差 = (1/N) × ∑(|系统评估值_i − 标准值_i| / 标准值_i) × 100% 💡 说明： 系统评估值_i ：系统对员工第i项能力的评分（如变电检修能力=0.75） 标准值_i ：专家评估或人工打...
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