git使用

本文介绍了Git作为分布式版本控制系统的优点,对比了集中式版本控制系统SVN,并提供了Git的基本使用教程和配置方法。

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最近想自己写点东西,所以需要搭建一些开发环境,首先就需要挑选版本管理工具,就是今天的主题---git。

 

git教程:https://www.yiibai.com/git/git-quick-start.html

git使用时有https和ssh两种url

ssh方式不用输入密码设置:https://www.cnblogs.com/lqfxyy/p/5740720.html

 

https方式不用输入密码设置:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40126227/article/details/79087555

http://www.cnblogs.com/tangxin-blog/p/5719686.html

 

 

 

与svn的比较:

svn:集中化的版本控制系统
git:分布式版本控制系统

集中化的版本控制系统需要一个中央服务器,也正是因为这样,一旦这个中央服务器出了故障,或者机器磁盘损坏,那么将丢失所有数据--包括项目的整个变更历史,只剩下人们在各自机器上保留的单独快照(版本变更信息什么的都在中心服务器上,难怪每次show log时那么慢,应该是取服务器上拉取版本变更数据了)

分布式版本控制系统,客户端并不是只提取最新版本的文件快照,而是把代码仓库完整的镜像下来。这么一来,任何一处协同工作用的服务器发生故障,事后可以用任何一个镜像出来的本地仓库恢复。因为每一次的克隆操作,实际上都是一次对代码仓库的完整备份


大部分系统以文件变更列表的方式存储信息,比如svn,这类系统将他们保存的信息看作是一组基本文件和每个文件随时间逐步积累的差异

git更像是把数据看作是对小型文件系统的一组快照。每次提交更新,或在Git中保存项目状态时,它主要对当时的全部文件制作一个快照并保存这个快照的索引。为了高效,如果文件没有修改,Git不在重新存储该文件,而是只保留一个链接指向之前存储的文件。Git对待数据更像是一个快照流。

Git数据库中保存的信息都是以文件内容的哈希值来索引,而不是文件名


git的三种状态:已修改,已暂存,已提交
已修改表示修改了文件,但还没保存到数据库中
已暂存表示对一个已修改文件的当前版本做了标记,使之包含在下次提交的快照中
已提交表示数据已经安全的保存在本地数据库中

对应的git的三个工作区域概念:工作目录,暂存区域,git仓库(本地的)


 

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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