Linux基础学习day05笔记

本文详细介绍Git的基本操作流程,包括初始化本地仓库、提交版本、时光穿梭、远程仓库绑定及多人协作等,适合初学者快速上手。

git的应用

  1. 初始化本地仓库

    c:/briup/git_web1903
    > git init

  2. 查看仓库状态

    git status

  3. 创建文件,并且将文件交给git来追踪

    git add *

  4. 提交成为一个版本

    .>git commit -m “xxxx” 第一次提交的时候需要设置当前用户
    .> git config --global user.name = “pluslicy”
    .> git config --global user.email = “licy@briup.com”

  5. 查看提交记录

    .> git log

  6. 时光穿梭

    .> git reset --hard commitID

  7. 查看所有提交记录

    .> git reflog

  8. 忽略文件

    .gitignore
    /node_modules
    /dist

  9. 创建远程仓库 (github/gitee【码云】)

https://github.com/pluslicy/git-web1903.git
注意:
一个本地仓库只能与一个远程仓库绑定,一个项目一个仓库

(1). 远程仓库与本地仓库的绑定

.> git remote add origin https://github.com/pluslicy/git-web1903.git

(2). 将本地仓库的代码提交到远程

.> git push origin master

(3). 将远程仓库的代码更新到本地

.> git pull origin master

  1. 多人协作
  1. 组长邀请合作者

  2. 合作者通过邮箱中的邀请连接同意邀请

  3. 合作者就可以提交代码

    git add

    git commit

    git pull

    git push

  1. 分支管理
    推荐一个网址https://www.liaoxuefeng.com/wiki/896043488029600/900003767775424

  2. git的配置

    用户名 email 远程地址

    查看git的配置信息

    .> git config --list

    配置信息保存在哪里?

    ~/.gitconfig

    项目根目录 .git

    git-web1093/.git

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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