Git教程

mkdir learngit 
cd learngit
git init                        #初始化Git仓库
touch readme.txt                #创建文件
vi readme.txt                   #添加文本内容
:wq强制保存退出vi编辑器
git add readme.txt              #添加到暂存空间
git commit -m "first commit"    #提交到本地Git仓库并备注

git status                      #查看状态

git reset HEAD readme.txt       #将暂存空间的内容撤销
git checkout readme.txt         #使用版本库里的内容覆盖工作空间内容,同时达到撤销工作空间内容的目的

git reset --hard HEAD^          #回退到上个版本
git reset --hard (gitID)        #回退为指定版本

git log                         #查看当前版本以及之前版本的id +--pretty=oneline简化显示
git ref log                     #查看所有版本的id

**远程仓库:**
github注册
$ ssh-keygen -t rsa -C "example@qq.com"        #创建本机的key
打开github.com 登录,添加SSH Keys
git remote add origin git@github.com:xxxxs/learngit.git #关联远程仓库
git push -u origin master       #将本地库push到远程库,第一次加-u关联,之后可以不加
git clone git@github.com:xxxxs/learngit.git         #克隆

**分支:**未提交的内容显示在工作区,所有分支都可以看到,commit后的内容在对应的分支内,切换只能在对应的分支内看到。
git branch      #查看分支,*为当前分支
git branch <name>       #创建分支
git checkout -b <name>      #创建并切换分支
git merge <name>        #合并某分支到当前分支
git branch -d <name>        #删除分支
git branch -D <name>        #强制删除分支

**分支冲突:**合并时显示分支冲突先merge后修改<<<<分支1<<<<<分支2之间的冲突内容,然后提交,当前分支会比被合并的分支多commit一次
git log --graph --pretty=oneline --abbrev-commit        #查看分支情况
git merge --no-ff <name>        #禁用Fast forward 不删除分支,合并后保留分支

**BUG分支:**正在dev分支工作,需要修改BUG并提交,应该先把dev当前工作区stash储藏起来,修改完bug提交后在使用恢复dev的内容到工作区
git stash       #储存当前工作区
git stash list      #查看
git stash apply <stashid>       #恢复指定内容到弓弩走去,不在stash内删除,stashid通过git stash list查询
git stash drop<shashid>         #删除
git stash pop       #恢复stash的内容到工作区,并在stash内删除

**标签:**
git tag <name>      #新建标签,默认为HEAD,也可以指定一个commit id.
git tag -a <tagname> -m "Test"      #指定标签信息
git tag -s <tagname> -m "Test"       #使用PGP签名标签
git tag         #查看所有标签
git show <tagname>      #查看指定tag的详细内容
git tag -d <tagname>        #删除tag
git push origin <tagname>       #推送指定标签到远程
git push origin --tags      #推送所有标签到远程

git push origin :refs/tags/<tagname> #从远程删除标签
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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