git 基本使用

本文详细介绍如何使用Git进行仓库克隆、代码修改与提交、本地仓库建立及与远程仓库同步等基本操作,适合初学者快速掌握Git使用技巧。

获取仓库

克隆仓库:

git clone https://github.com/xxxx/test.git

有时候或许要输入用户名和密码,可以采用token免密

git clone https://ef61ba322dba1e85ac3d03c6b3cba765af308b6c@github.com/xxxx/test.git 

token可以在github上申请

修改和增加代码并推送

进入clone下来的文件夹

 cd test

添加所有修改的文件,也可以git add xx.txt 指定某个文件

 git add .

提交修改

 git commit -m "update"

推送到远程仓库

 git push https://github.com/xxxx/test.git

本地自建一个仓库

#在没有远程仓库的情况下新建一个目录作为工作目录

mkdir demo
cd demo

在本地初始化git仓库

git init

这时,我们已经创建了一个本地仓库,但是,一般我们和其他人共同开发一个项目,则需要添加一个远程仓库。现在假设我已经才github上面建立了一个叫demo的空仓库,现在需要将其添加到本地仓库。

添加一个叫origin的远程仓库

 git remote add origin https://github.com/xxxx/xxxx.git

添加README

vim README.md
git add README.md
git commit -m "first commit with README"
#

推送到远程仓库,同时也可以push其他新增的文件到远程了

 git push -u origin master
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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