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我也要
拉取远程分支到本地
合并代码
合并到那个分支，就要切换到那个分支
首先我目前是没有需要拉取的代码，如果有拉取代码的话，需要先拉取，拉取会有提示
现在演示有代码需要拉取的情况下，我现在要把0531合并到0703
瑞芯微rk3568移植openbmc（一）----关于ob移植的优缺点
基于rock3a的单板，CPU为瑞芯微rk3568的环境，移植了openbmc
SourceTree基础使用教程
介绍SourceTree基础使用方法
publisher与subscriber话题的消息类型md5sum不一致问题
[ERROR] [1604235557.591296096]: Client [/range_vision_fusion_01] wants topic /detection/vision_objects to have datatype/md5sum [autoware_msgs/DetectedObjectArray/13415342e539aa36ea9a6f04ffaf39b4], but our version has [autoware_msgs/DetectedObjectArray/c16a
SourceTree分支切换，新建，合并
1.分支切换： 双击切换： 单击鼠标右键切换： 2.新建分支： 注意：在新建分支时，我们需要在哪个主分支的基础上新建分支必须先要切换到对应的主分支才能到该主分支上创建分支，如下我们要在master分支上创建一个feature-0613分支： 3.合并分支: 注意：在合并代码之前我们都需要将需要合并的分支拉取到最新状态（**避免覆盖别人的代码，或者丢失一些重要文件）!!! 在master分支上点击右键，选择合并feature-0613至当前分支即可进行合并: ...
SIMPLIS仿真软件2.2－SIMPLIS快速入门2
SIMPLIS仿真软件2.2－SIMPLIS快速入门2导读 导读 本文承接上一篇文章。开始介绍SIMPLIS仿真部分。正如上一篇所讲的快速入门的定位，该文对SIMPLIS的三种分析模式不会很深入的讲解，只会记录下一些重要的设置和操作。对于SIMPLIS的三种分析模式的详细讲解，后面会专门撰写。如果读者还没有搭建上一篇文章中讲述的电路，那你可以点击这个链接免费下载所需的电路SIMPLIS_tutorial_buck_converter ，然后在这个电路的基础上继续进行以下操作。 ...
【win11 cuda12.0安装tensorflow-gpu】
win11 cuda 12.0 安装 tensorflow-gpu
SourceTree切换分支
SourceTree切换分支
Fluent求解器——湍流参数的设置
Fluent湍流参数的介绍和设置。
Git管理神器SourceTree使用教程详解（连接远程仓库，克隆，拉取，提交，推送，新建/切换/合并分支，冲突解决，提交PR）
俗话说的好工欲善其事必先利其器，Git分布式版本控制系统是我们日常开发中不可或缺的。目前市面上比较流行的Git可视化管理工具有SourceTree、Github Desktop、TortoiseGit，综合网上的一些文章分析和自己的日常开发实践心得个人比较推荐开发者使用SourceTree，因为SourceTree同时支持Windows和Mac，并且界面十分的精美简洁，大大的简化了开发者与代码库之间的Git操作方式。该篇文章主要是对日常开发中使用SourceTree可视化管理工具的一些常用操作进行详细讲
生成模型实战 | VQ-GAN（Vector Quantized-Generative Adversarial Network）
向量量化生成对抗网络 (Vector Quantized-Generative Adversarial Network, VQ-GAN) 结合了向量量化变分子自编码器 (VQ-VAE) 和生成对抗网络 (GAN) 的优势，通过向量量化 (Vector Quantised, VQ) 构建离散潜空间，结合感知损失与对抗损失，在保持语义一致性的同时能够生成纹理细节丰富的图像。在本节中，我们将详细解释 VQ-GAN 的技术原理和各个组成，并使用 PyTorch 从零开始实现 VQ-GAN。
RK3588适配Ubuntu系统
RKsdk上支持buildroot以及Debian系统，但是Ubuntu需要自己移植，有很多公司都移植好了可以直接用，这里就总结记录一下我制作Ubuntu的过程。
SourceTree使用图解
SourceTree使用详细图解 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、安装Git和SourceTree1、Git安装2、SourceTree安装一、SourceTree是什么？二、使用步骤1.从Git远程库克隆项目代码2.提交Commit和推送Push3.拉取pull和分支三、问题解决1、代码冲突解决总结 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、安装Git和SourceTree1、Git安装2、SourceTree安
手把手带你实现DAF-Net：零代码基础入门红外与可见光图像融合（从理论到实战）
本文介绍了红外与可见光图像融合技术及DAF-Net网络的应用。红外图像能捕捉热源但缺乏细节，可见光图像纹理丰富但在低光环境下表现不佳。DAF-Net采用双分支特征提取和动态注意力融合架构，能智能分配特征权重实现优势互补。文章详细讲解了环境配置、数据集准备（如TNO数据集）和预处理方法，并提供了DAF-Net的核心代码实现，包括特征提取、注意力融合和图像重建模块。通过该技术可在安防、自动驾驶等领域获得更优质的融合图像，提升视觉感知能力。
Sourcetree 使用详解
文章目录前言初始界面1 本地1.1 仓库列表1.2 分支情况2 新建2.1 克隆远端仓库到本地2.2 创建远程仓库2.3 添加已经存在的本地仓库导航栏1 基础操作2 分支操作3 文件操作4 贮藏操作工作区1 文件状态2 提交历史3 搜索, [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
[Sourcetree] 使用 SourceTree 管理SVN 代码仓库
众所周知SourceTree是一款十分方便的Git管理工具，当然，也可以使用他来管理SVN托管的代码。 使用SourceTree来管理SVN的代码仓库，不能像Git仓库那样直接从URL来Clone，应该先通过指令在本地创建SVN- Git仓库，然后，将该仓库添加到SourceTree中进行管理； 创建本地仓库 首先，在本地创建一个空白文件夹，使用cd指令...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
【全网最全面】SourceTree使用教程详解（连接远程仓库，克隆，拉取，提交，推送，新建/切换/合并分支，冲突解决，提交PR）...
前言： 俗话说的好工欲善其事必先利其器，Git分布式版本控制系统是我们日常开发中不可或缺的。目前市面上比较流行的Git可视化管理工具有SourceTree、Github Desktop、TortoiseGit，综合网上的一些文章分析和自己的日常开发实践心得个人比较推荐开发者使用SourceTree，因为SourceTree同时支持Windows和Mac，并且界面十分的精...
Sourcetree 获取分支
Sourcetree 获取分支
Git管理神器SourceTree使用教程详解（连接远程仓库，克隆，拉取，提交，推送，新建/切换/合并分支，冲突解决，提交PR）...
前言： 俗话说的好工欲善其事必先利其器，Git分布式版本控制系统是我们日常开发中不可或缺的。目前市面上比较流行的Git可视化管理工具有SourceTree、Github Desktop、TortoiseGit，综合网上的一些文章分析和自己的日常开发实践心得个人比较推荐开发者使用SourceTree，因为SourceTree同时支持Windows和Mac，并且界面十分的精美简洁，大大的简化了开发者...
整理SourceTree使用方法（拉取、提交、推送、获取、冲突解决、分支管理）
SourceTree使用方法（拉取、提交、推送、获取、冲突解决、分支管理）
SourceTree使用看这一篇就够了
git命令太复杂记不住，sourceTree工具帮你来解忧，有了SourceTree,人人都成为git管理高手。
分支切换（IDEA通过git命令，使用SourceTree工具）
一.场景 从github上拉取的代码，导入idea之后，想要切换到对应的分支，发现只有master分支，找不到想要的分支。 二.解决 1.打开idea后，在最下方找到Terminal，点击； 或者直接Alt+F12也可以进入 2.在出来的命令行界面输入：git branch 该命令查看本地有哪些分支：我这边之后master和V3_xieyue20201013 3.输入git branch -a 该命令查看远程的所有分支：再次输入q退出远程分支查看； 4.切换develop远.
souceTree切换分支，并拉取测试分支的代码
1、当前分支在uniapp_v2，是测试分支，例如 2、检出zhaoqixiao分支 3、检出了zhaoqixiao分支之后，当前分支就是zhaoqixiao，如下 4、当前分支发生变化，需要拉取当前的分支上的代码， 5、将测试分支的代码合并到当前zhaoqixiao分支 6、合并之后，就出出现如下图标 7、合并之后，需要推送到远程仓库 8、将zhaoqixiao的分支合并好了，接下来还需要将zhaoqixiao分支上面的代码，合并到测试分支上，否则测试分支上看不到zhaoqixiao分支上的
git 拉取指定的远程分支（三种方式）
直接拉取 git clone -b ants git@github.com:Ants-double/CareerJava.git git clone -b 远程分支名 仓库地址 本地已经有相关的仓库代码 //查看远程分支 git branch -r //创建本地分支并关联 git checkout -b 本地分支 origin/远程分支 //已有本地分支创建关联 git branch --set-upstream-to origin/远程分支名 本地分支名 //拉取 git pull
sourceTree把当前分支合并到远程分支
首先在 “远程”——>origin里面把这个远程分支检出（双击远程分支即可检出），把分支切到该远程分支上，如：dev_229，想把哪个分支合到该远程分支，右键那个分支——>合并到当前分支 ...
分享SourceTree的分支创建切换合并删除和标签管理等操作
今天为大家带来一篇关于“SourceTree的分支创建切换合并删除”等操作的详细图文介绍，如需转载，请标明出处： SourceTree是一款非常好用的Git版本管理控制工具，良好的图形化界面为开发者管理代码也带来了很多便利。我正在使用的版本如下图： 下面就为大家分享在SourceTree上的几种常用操作： 1.克隆远程仓库 点击红色箭头处的向下箭头按钮，会出现如图选
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