git学习,命令操作,git集成idea,eclipse

为何放弃Eclipse,选择IntelliJ IDEA,看完终于明白了 如果你初次用idea,毫无目的的度娘如何使用IDEA     浪费的将会是大量的时间。推荐可以看此套视频学习(下载地址:https://pan.baidu.com/s/1gfeX3hD) 好进入正题!! 当你坚持用一周用IDEA后,你会真正的爱上它,哪怕前几天是痛苦的熬过来,到最后你也会真正的明白为什么我会让你选择它!!! 1 爱恨交加却难以割舍的Eclipse 阅读详情

Git学习文档

公司要开始使用git了,没啥服务器,先拿github当服务器。

 

提示:本人也是学习者,下面的东西基本都是参考学习各个地方的,有些东西只是总结在一起,添加点自己的理解和自己遇到的问题,我们不是生产者,我们只是大自然的偷猎者。

 

目录:

1   github创建账号,创建仓库

2   github客户端

3   git客户端

4   git操作及远程操作命令

5   Intellij IDEA中集成git

6   eclispe集成git


参考url

http://www.cnblogs.com/hess/p/6093620.html

http://blog.youkuaiyun.com/jefbai/article/details/44234383

http://blog.youkuaiyun.com/lqc1992/article/details/44998439

http://www.tuicool.com/articles/I7BRVr

 http://blog.youkuaiyun.com/jabony/article/details/45562445

http://blog.youkuaiyun.com/u014079773/article/details/51595127


 

第一步: github创建账号,创建仓库,

 

这是仓库创建完毕后:

   1位置为下载github客户端,与服务器保持同步。(还有git客户端,等会说这种)

   2位置为服务器仓库地址,有两种https和ssh

   仓库创建完,底下有 readme,license 和.gitignore文件, redame和license都为说明文件,.gitignore为提交忽略,和eclipse中的Ignored Resouces 作用一致

 

第二步:下载github客户端,这个直接通过登陆github账号,自动连接,仓库,版本什么的都很方便,这里不截图了,克隆项目到本地,本地项目更改后在desktop 中可以看见修改内容,进行pull或push服务器修改内容,很方便。

 

第三步:因为我们的git服务器都是公司自己的,所以我们不能用github的客户端,所以得使用git管理工具。 下载地址:https://git-scm.com/

 

安装好之后,打开所要上传的项目文件夹, 鼠标右键点击windows系统下选择git Bash Here

1..git与github之间的传输是通过SSH加密的,所以第一步先在本地生成一.ssh

    输入命令,生成.ssh ,写自己的邮箱

ssh-keygen -t rsa -C “email@email.com”  (然后一路回车)


 

这样就表示成功了,会在C盘的 用户目录的根目录下生成一个.ssh文件,如果找不到,可以搜索一下,文件下会有id_rsa与id_rsa.pug俩个文件

 

2)为了避免与github创建连接时出错,可以新建一个config文件,将以下代码复制进去

 

3)在github里添加公钥 (git与github连接时所用的公钥)

     1)将id_rsa.pug的内容复制到指定位置

          点击github头像-->点击setting-->ssH and GPG keys. 响应的key里面放入公钥,title随便。这样我们以后连接就不需要用密码了。

  2)测试连接是否成功: ssh -t git@github.com   下图标识连接成功:

 

5 上传项目:

  <1> git  init

     创建git配置文件,你会发现你的文件下生成一个.git文件,默认为隐藏文件

  <2>声明用户,因为后面设置ssh key,所以只需要在第一次输入就行。

     git config --global user.name “11****45fkk”

     git config --global user.email “XXX@XXX.com”

      

     使用命令 git add *,将所有修改提交到缓存区,等待发送

     将当前所有文件添加到github上

  <3> git commit “first commit”

     确认添加

  <4> 执行命令,后面复制你github上生成的

      git remote add origin git@github.com:github用户名/仓库名.git

      可能会出错

 

     解决办法:

         先输入: git remote rm origin

         再输入: git remote add origin git@github.com:github用户名/仓库名.git

 

  <5>执行最后一个命令,提交到远端服务器,提交修改也是这个

     git push -u origin master

这样项目久上传成功了。

6获取服务器项目分支

   Git pull origin master

 

********git操作及远程操作命令***********

1.创建心分支: git branch develop

2.切换到新分支:git checkout develop

3.回滚版本:git reset -hard commit -id

4.本地删除远程分支:git branch -D master

5.将新分支上传到远程仓库:git push -u origin develop

6.删除远程分支master: git push -u origin:master

7.命令删除文件 git rm file

       然后通过提交操作: git commit -m “delete”

                          git push origin master

       即可删掉服务器上的文件.

 

**************Intellij IDEA中集成git******************

 1.在idea中配置git:

选择菜单“File -- Settings”,找到Version Control -- git


 

接着配置github账户

 

填入你的github账户信息,点击“Test”连接测试,“Connection Successful”连接成功,保存完成。

此时可能要输入你Intellij idea的密码,如果没设置,则确定就行。

 

2 分享项目github上:

  选择菜单:“VCS -- import into Version Controll -- Share project on Github”

 

填写描述信息后,点击“Share按钮即可”。

 

3获取Github项目:

选择VCS -- checkout from Version Control -- Github

 

 

等待一段时间的验证和登陆,出现界面:


在”Git Repository URL”下来列表中既有你自己的项目,也有你在Github网站上”Wacth”的项目,选择后,选择你存放的路径,再输入你想要的项目名称,点击”Clone”按钮,即完成获取过程。

4 如何在Intellij idea中添加分支,并切换开发分支。

右击项目:

 

注意:有的人可能会遇到右击项目时弹出框里没有Git,这表示该项目没有和github连接起来,将项目按上述方法分享到github或者从github上push下来即可。

 

点击branches后出现:

 

<1> new branch 新建分支  

    Local branches 表示本地分支,可点击进行切换

Remote Branches 标识项目中github中的分支,可以点击后checkout as new local branch.在本地中新添加这些了。

 

###基本重要的就这么多,其他的在操作的时候多点点,自己研究研究,太多说不过来,自己研究的东西印象会比较深刻。

 

******************eclispe集成git*******************************

 

这个人写得太详细了,可以看这个人的:

 

http://blog.youkuaiyun.com/u014079773/article/details/51595127

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Git-Eclipse/IDEA解决代码冲突

首先要明确冲突是在什么场景下会发生,譬如最简单的: 你作为用户A在本地commit了一次名为'aaa'的记录,却还没push上远程仓库,以下是你的本地仓库指针指向,从上一次'test'指向当前的'aaa' : 但在远程仓库其他开发者已经在'test'之后完成了一次commit 'vvv',并push上了远程仓库,那么远程仓库的指针指向会是如下这样,但由于你上一步的commit仅仅是本地,所以现在远程仓库不能看到你本地的commit: 因此每当你要准备将你本地的commit push到远程仓库.

业余 1026

关于Eclipse和IDEA对比

维度Eclipse核心隐喻一套可以自由组装的乐高积木一辆出厂即顶配的智能跑车扩展方式依赖庞大的第三方插件生态核心功能深度内置,插件市场精选上手难度陡峭,适合喜欢折腾配置的极客平缓,对新手极其友好资源管理启动快,后期随插件增多变重启动稍慢(需索引),长期运行极流畅适用人群需要高度定制化环境、机器配置较低的用户追求开发效率、重视代码质量与体验的团队上手难度这点非常不认同。

yanghuashuiyue的专栏 773

IDEA使用Git拉取、提交代码(包含不同分支),IDEA运行使用Eclipse创建的JavaWeb项目

本文主要介绍1、如何使用IDEA拉取Git代码,并使用1、Git提交代码到远程仓库(包含不同分支的拉取与提交);2、如何使用IDEA运行Eclipse创建的JavaWeb项目。

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