git 入门学习与运用教程

Git GUI学习教程 学习宗旨:快速应用,不易忘记 很遗憾,申请Git的专栏未审批,那我就不再写专栏了,把最近的学习心得写一下,我也是在学习中进行,有任何问题直接留言,回复交流,我还采用思路+实践模式快速过。 目录 1、Git是什么 2、远程仓库 1)GitHub: 2)Gitee(码云): 3、安装Git(Windows) 1)下载 ... 阅读详情

目录:

1、git简介

2、集中式和分布式

3、git安装

4、创建版本仓库

5、git基本命令

6、git项目上传案例

7、好的网站推荐


一、git简介

       Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git的读音为/gɪt/。
Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。
        Torvalds 开始着手开发 Git 是为了作为一种过渡方案来替代 BitKeeper,后者之前一直是 Linux 内核开发人员在全球使用的主要源代码工具。开放源码社区中的有些人觉得BitKeeper 的许可证并不适合开放源码社区的工作,因此 Torvalds 决定着手研究许可证更为灵活的版本控制系统。尽管最初 Git 的开发是为了辅助 Linux 内核开发的过程,但是我们已经发现在很多其他自由软件项目中也使用了 Git。例如 很多 Freedesktop 的项目迁移到了 Git 上。(百度百科)



二、集中式和分布式

        CVS及SVN都是集中式的版本控制系统,而Git是分布式版本控制系统,集中式和分布式版本控制系统有什么区别呢?

        集中式版本控制系统,版本库是集中存放在中央服务器的。分布式版本控制系统根本没有“中央服务器”,每个人的电脑上都是一个完整的版本库,这样,你工作的时候,就不需要联网了,因为版本库就在你自己的电脑上。既然每个人电脑上都有一个完整的版本库,那多个人如何协作呢?比方说你在自己电脑上改了文件A,你的同事也在他的电脑上改了文件A,这时,你们俩之间只需把各自的修改推送给对方,就可以互相看到对方的修改了。

       和集中式版本控制系统相比,分布式版本控制系统的安全性要高很多,因为每个人电脑里都有完整的版本库,某一个人的电脑坏掉了不要紧,随便从其他人那里复制一个就可以了。而集中式版本控制系统的中央服务器要是出了问题,所有人都没法干活了。



三、git安装配置

安装很简单、next就好了

安装完成后,还需要最后一步设置,在命令行输入:

$ git config --global user.name "Your Name"
$ git config --global user.email "email@example.com"

$ git config --list          //检查配置信息
$ git config user.name       //来检查某配置



 

四、创建版本库

       什么是版本库呢?版本库又名仓库,英文名repository,你可以简单理解成一个目录,这个目录里面的所有文件都可以被Git管理起来,每个文件的修改、删除,Git都能跟踪,以便任何时刻都可以追踪历史,或者在将来某个时刻可以“还原”。

       所以,创建一个版本库非常简单,首先,选择一个合适的地方,创建一个空目录:

$ mkdir learngit
$ cd learngit
$ pwd
/Users/michael/learngit

通过git init命令把这个目录变成Git可以管理的仓库:

$ git init
Initialized empty Git repository in /Users/michael/learngit/.git/

瞬间Git就把仓库建好了,而且告诉你是一个空的仓库(empty Git repository),细心的读者可以发现当前目录下多了一个.git的目录,这个目录是Git来跟踪管理版本库的,没事千万不要手动修改这个目录里面的文件,不然改乱了,就把Git仓库给破坏了。

如果你没有看到.git目录,那是因为这个目录默认是隐藏的,用ls -ah命令就可以看见。




五、git的常用命令

$ git clone url                          远程克隆
$ git status                              显示仓库状态
$ git add .                                添加文件到仓库
$ git commit -m  "提交名称"    提交
$ git push origin master          上传本地当前分支代码到master分支
$ git push                                 是上传本地所有分支代码到远程对应的分支上

$ git branch mybranch            创建分支
$ git checkout mybranch        切换分支
$ git checkout -b mybranch    创建并切换分支
$ git rebase master                 更新master主线上的东西到该分支上
$ git checkout master             切换到master分支
$ git rebase mybranch            更新mybranch分支上的东西到master上


$ git log                                   查看历史记录(命令显示从最近到最远的提交日志)

$ git log  --pretty=oneline      查看历史记录(简洁)

$ git rest  --hard HEAD^          回退到上一个版本

$ git rest  --hard HEAD^^       回退到上上一个版本

$ git rest  --hard HEAD~100  回退到上100之前版本

$ git checkout master              合并分支:(merge from)
$ git branch -d mybranch        删除分支
$ git branch -D mybranch       强制删除分支
$ git branch                             列出所有分支
$ git branch -v                         查看各个分支最后一次提交


$ git branch –merged              查看哪些分支合并入当前分支 
$ git branch –no-merged        查看哪些分支未合并入当前分支
$ git fetch origin                      更新远程库到本地
$ git push origin mybranch     推送分支
$ git merge origin/mybranch  取远程分支合并到本地
$ git checkout -b mybranch origin/mybranch      取远程分支并分化一个新分支
$ git push origin :mybranch                                  删除远程分支
$ git commit -a –amend                                        对最近一次commit的进行修改



六、使用git上传项目到github(图解教程)

第 0 步:安装git 、git初始配置

第一步:先创建本地文件、把github仓库克隆到本地文件中(如在F盘创建micong文件夹)

第二步:远程克隆到本地micong文件夹

命令:$ git clone url                      

第三步:你可以在micong(克隆的仓库里)仓库中放东西了

第 0 步:显示仓库状态(随时可以)

命令:$git status                         

第四步:添加文件到仓库

命令:$git add .                            

第五步:提交请求

命令:$git commit -m  "提交名称" 

第六步:上传本地当前分支代码到master分支

命令:$git push origin master             

图解教程

图解1

图解2



七、推荐Git教程(实际运用)

1、Git教程       
2、GitHub Pages (创建个人简历教程)
3、github域名更改

4、github客户端安装

5、廖雪峰的官方网站


剩下的就是慢慢积累了。。。



Git教程-帮助开发人员更好的运用Git | 云效 Git教程-帮助开发人员更好的运用Git,Git 作为分布式版本控制工具,近年来越来越受欢迎,很多公司、开发人员开始使用 Git 来替代 SVN。本片文章重点介绍了关于云效对开发人员使用Git更深层次的技能提升学习教程帮助开发人员更好的运用理解GiT的使用。 阅读详情

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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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AndyChen9988
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