git指令

本文详细介绍如何在本地和远程创建Git仓库,包括初始化、提交、推送、分支管理及常见错误处理等核心操作,适合初学者快速上手。

在开发过程中git的使用,如果你选择IDE的话,可能更为简单快捷,比如VS中的团队解决方案就很方便,切分支,同步,提交都可以通过点击按钮实现,不过也有很多小伙伴喜欢用命令行,这里就把我踩过的一些坑分享给大家,互相交流。

如何在远程创建一个新的仓库
本步骤适合本地已经有一个空的同名文件夹

打开GitHub,点主页仓库的绿色NEW
命名,跟本地文件夹名字相同(注意:下面的框框不要勾选,同时本地已有一个空的同名文件夹)
命令行进入本地文件夹 cd进入文件夹
git init
git add .(add和点号中间有空格)
git commit -m “first commit”(引号内是你的有意义的提交信息,我这里是first commit)
git remote add origin URL (origin后面跟的url是刚创建完那个页面的url,复制过来)
git push -u origin master
完成
本地修改git

git add .
git commit -m “提交信息”
git push

关于克隆
git clone url

从远程仓库克隆到本地某处

Git鼓励大量使用分支:

查看分支:git branch
创建分支:git branch
切换分支:git checkout
创建+切换分支:git checkout -b
合并某分支到当前分支:git merge
删除分支:git branch -d
git会遇到的一些错误

push后报fatal: Authentication failed
可能是你修改了密码,跑一下命令,注意 ** --global **这里是两个-,而且是全局设置,如果你只想对单独的项目用这个用户提交,就不需要加global,同时,需要在那个项目的路径下,设置用户名和密码
git config --global user.name “你的用户名”
git config --global user.email “你的邮箱”
如果忘记了密码,就在开始菜单里面搜索凭据管理器,删除原有的密码,git config --system --unset credential.helper 输入命令后回车
error:failed to push some refs to ‘https://github.com/XXXXXXX.git’
这个原因就是远程库和本地库不一样,很可能你创建远程库的时候多创建了一些文件,比如勾选了readme,解决办法是在push之前,输入git pull --rebase origin master,然后再去push.
更简单的办法就是重新创建一个库
当 git push origin master时遇到提示:error:src refspec master does not match any, 原因是:目录中没有文件,空目录不能提交,push之前至少要有一次提交
关于Blame
blame可以查看文件修改的详细信息,谁修改了哪些内容,看到提交时间以及作者,适合团队合作,看到文件的各个区域的最近提交的人是谁
 

git blame filename

一些常用的参数
-L 指定查看文件的行数
-show-stats 显示其他的统计数据,比如提交次数num commits:
-f 显示文件的原始名
-n 显示文件行数
-s 简化输出不显示作者和时间戳

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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