图解git

最新推荐文章于 2025-01-17 23:26:59 发布
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博客分享了Git相关学习资料，包含图解git的链接、Git参考手册链接以及pro git的链接，这些资料有助于学习和了解Git的使用。
ALPS 2.3.0 安装教程
MrXunの博客
04-30 1970
简介 The ALPS project (Algorithms and Libraries for Physics Simulations) is an open source effort aiming at providing high-end simulation codes for strongly correlated quantum mechanical systems as well as C++ libraries for simplifying the development of suc
精选资源
图解GIT
01-30
GIT是非常优秀的版本控制工具，但是苦于git那晦涩难懂的manpages，还有众多的命令选项和怪异的用法，git有点难学。这篇文章分享我学习过程中收藏的一些好图，并围绕这些图讲讲我对git的理解，希望对大家有所帮助。...
图解git原理
茶佬牛逼
10-14 1116
用最直观的方式理解git原理
图解Git
wacpguo的专栏
05-13 103
图解Git (marklodato.github.io)
图解 Git
qq_32012843的博客
05-25 188
图解 Git
图解Git——分布式Git《Pro Git》
qq_63275583的博客
01-17 1426
向一个项目贡献代码的流程是多种多样的，取决于项目的规模、工作流、贡献者的角色以及提交权限。最重要的是理解项目的工作流、遵循项目的提交准则，并保持代码的清晰与规范。向一个项目贡献代码的过程涉及到几个关键的因素，其中每个因素都可能影响贡献的方式、流程以及最终效果。如果是分支工作流，你可能需要在自己完成代码后，推送到自己的分支上，再通过拉请求的方式提交合并。提交信息是贡献中非常重要的一部分，合理的提交信息有助于项目维护者理解你的改动，并在后期进行回溯时找到问题。在多人协作的项目中，冲突是不可避免的。
图解git工作原理
木木的博客
01-22 2733
git 是一个能处理各种大小项目的开源版本控制系统，本文想通过两张图来简单说明git的工作原理 从上图可以知道git分四个部分来记录文件状态 working directory:工作区，开发者直接修改的本地代码树 staging area：暂存区，用于临时保存开发者的改动 repository：本地仓库，安全存放数据的位置，这里有开发者提交所有版本的数据。其中HEAD指向最新放入仓库的版本 以上三个区域又是存储在我们各自工作的本地PC上，git通过.git/目录下的文件进行记录管理 remote
详细图解git指令
黑猫几绛的博客
09-23 450
以前看过一些git的语法，当时以为自己记住了基本用法，但是长时间不使用后忘得就差不多了。最近在加入了一个校园组织后提交代码需要使用git，在一段时间的摸索中对于git有了较为清晰的认知。在文章中我们可以通过图像来更清晰的理解它。 首先通过git clone https:xxx 目标仓库中的代码，左边的表示自己克隆下来的本地仓库，右边表示远程仓库。 我们假设正在进行团队合作，你的队友neko在你克隆下来文件后，...
图解Git工作原理
Pert的博客
10-07 204
图解Git工作原理 **Git 是程序员学习和工作都离不开发工具，也是非程序员好用的文档版本管理工具，Git 常用命令总结可以另一篇干货教程： 本文图解 Git 中的最常用命令。如果你稍微理解 Git 的工作原理，这篇文章能够让你理解的更透彻。 基本用法 上面的四条命令在工作目录、暂存目录(也叫做索引)和仓库之间复制文件。 git add files 把当前文件放入暂存区域。 git commit 给暂存区域生成快照并提交。 git reset – files 用来撤销最后一次git add file.
Git命令图解
S1124654的博客
08-23 650
git 常用操作图解
图解git.pdf
10-02
综上所述，图解git.pdf文件通过图表和文字解释了Git的基本概念和常用命令的工作方式，方便读者快速掌握和使用Git进行版本控制。通过了解Git的这些基本操作，你可以更加高效地管理代码版本，协作开发，并且维护清晰的...
富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/516ea913e59d 的源码改编 该软件较为少见，主要用于处理xerox设备扫描生成的文档，同时也适用于基于此工具创建的文件
地级市-信息消费试点政策DID（2000-2024年）.xlsx
01-03
2013年国务院发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，明确提出要推动信息消费，有效拉动需求，催生新的经济增长点 工信部于2013年、2015年分两批次遴选出104个信息消费试点城市：2013 年确定北京市等68个城市为首批国家信息消费试点市（县、区）；2015年确定上海市等36个城市为第二批国家信息消费试点市（县、区）并于2016年印发了《2016年国家信息消费示范城市建设指南》，将北京、上海、大连等25个城市作为信息消费示范城市 信息消费试点政策DID：该变量为虚拟变量，若某城市在某年被列入试点城市，那么该城市在当年及之后均赋值为1，反之则为0 ## 一、数据介绍 数据名称：信息消费试点政策DID 数据范围：297个地级以上城市 时间范围：2000-2024年 样本数量：7426条 数据来源：工信部 更新时间：2025年11月
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开，提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现，研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端，以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡，并借助启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定编程基础和算法知识，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、物联网、人工智能或智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题；②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略；③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现，深入理解算法实现细节与系统建模过程，同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集-20251116-121603.zip
01-03
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1283张图片 验证集：416张图片 总计：1699张航拍图片 • 训练集：1283张图片 • 验证集：416张图片 • 总计：1699张航拍图片 • 分类类别： 桥梁（Bridge） 田径场（GroundTrackField） 港口（Harbor） 直升机（Helicopter） 大型车辆（LargeVehicle） 环岛（Roundabout） 小型车辆（SmallVehicle） 足球场（Soccerballfield） 游泳池（Swimmingpool） 棒球场（baseballdiamond） 篮球场（basketballcourt） 飞机（plane） 船只（ship） 储罐（storagetank） 网球场（tennis_court） • 桥梁（Bridge） • 田径场（GroundTrackField） • 港口（Harbor） • 直升机（Helicopter） • 大型车辆（LargeVehicle） • 环岛（Roundabout） • 小型车辆（SmallVehicle） • 足球场（Soccerballfield） • 游泳池（Swimmingpool） • 棒球场（baseballdiamond） • 篮球场（basketballcourt） • 飞机（plane） • 船只（ship） • 储罐（storagetank） • 网球场（tennis_court） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型，用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
合肥员工终面需知.docx
最新发布
01-03
合肥员工终面需知.docx
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用
01-03
内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。
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