使用VSTS的Git进行版本控制(三)——评审历史记录

本文介绍如何使用Visual Studio Team Services (VSTS) 的Git版本控制系统进行代码版本管理,包括对比文件的历史更改、恢复文件到特定版本的方法。通过具体步骤指导用户如何在Visual Studio中操作Git,帮助理解提交历史中分支和合并的影响。

使用VSTS的Git进行版本控制(三)——评审历史记录

Git使用存储在每个提交中的父引用信息来管理开发的完整历史记录。评审该提交历史记录,能够找出文件更改的时间,并确定代码版本之间的差异。
Git使用Branches and Merges(分支和合并)特性可以通过拉取请求的方式,这意味着开发的提交历史记录不会形成一个直接的、按时间顺序排列的时间线。当使用历史记录来比较版本时,考虑两个提交之间的文件更改,而不是两个时间点之间的文件更改。在主分支中最近的一个文件变更可能来自于两个星期前在一个特性分支中创建的一个提交,但是昨天才被合并。

任务1:对比文件

1.打开Visual Studio

2.在Team Explorer中打开Home视图

3.展开MyHealth.API项目,跳转到controllers文件夹,右键单击修改过的控制器文件,查看历史记录。历史窗口将显示提交ID、作者、日期和对所有分支的本地repo中文件的所有更改的描述。

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4.右键单击历史窗口中的最新提交,并选择Compare with previous (与之前的提交比较)。

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任务2:恢复文件

1.右键单击修改过的控制器文件,并选择View History(查看历史记录)。还可以过滤提交,以找到想要恢复的文件版本对应的提交。

2.右键单击包含要还原的文件版本的提交,并选择V**iew commit details**(查看提交详情)。

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3.会在team explorer中看到该文件。在Team Explorer的Commit Details中,右击文件并选择open to restore打开并恢复。

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动手实验

类别文章名称
概述Visual Studio Team Services 动手实验
计划使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(一)使用团队、区域和迭代
使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(二)VSTS中的工作项
使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(三)使用Kanban板
使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(四)冲刺计划和任务板
使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(五)——组合管理
使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(六)——VSTS仪表盘的使用
使用Visual Studio Team Services敏捷规划和项目组合管理(七)——流程定制
Microsoft Teams 集成 (协作, 沟通 和 行为)
使用VSTS的Git进行版本控制(一)——复制现有仓库)
使用VSTS的Git进行版本控制(二)——提交保存工作
相关资料Visual Studio Team Services Demo Generator简介
参考文章Version Control with Git using Visual Studio Team Services)
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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