GIT操作命令

本文提供了Git中常用命令的快速查阅指南,包括初始化仓库、文件版本管理、分支操作、状态查询、日志查看等核心功能的命令使用方法。

git init 初始化命令

git add file 将文件纳入版本

git add . 将所有文件纳入版本

git config --global user.name ' '

git commit -m a 新建一个a文件

git log 查看日志

git branch        查看文件

git branch -D xxx 删除分支

git checkout -b xxx 创建分支

git checkout xxx  切换分支

git status 查看状态

git add .
git add xxx 添加修改的数据到缓存区

git commit -m '注解'

git push origin xxx

合并add和commit操作
git commit -am ''

创建密钥
ssh-keygen -t rsa -C 账号

get diff 分支1 分支2 比较分支之间的不同

合并
git merge 分支

git push origin --tags  上传版本

git push origin --delete xxx 删除远端分支

git tag -a v1.0.0.1 -m 'test'  -打标签

git status
git stash list
git stash apply stash@{0}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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