Github初学--本地项目上传github

本文详细介绍如何在Windows系统下使用Git将本地项目代码上传至GitHub仓库,包括初始化仓库、添加文件、提交更改、关联远程仓库及上传代码的完整流程。

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以下代码操作是在Windows系统下完成的,Linux下情况不详

第一步:建立git仓库
cd到你的本地项目根目录下,执行git命令

git init

第二步:将项目的所有文件添加到仓库中

git add .

如果想添加某个特定的文件,只需把.换成特定的文件名即可

第三步:将add的文件commit到仓库

git commit -m "注释语句"

至于怎么在github上创建自己的Repository就不讲了,之前的文章有提到过,
第四步:重点来了,将本地的仓库关联到github上

git remote add origin '自己创建的仓库的https地址'

第五步:上传github之前,要先pull一下,执行如下命令:

git pull --rebase origin master

第六步,也就是最后一步,上传代码到github远程仓库

git push -u origin master

执行完后,如果没有异常,等待执行完就上传成功了,中间可能会让你输入Username和Password,你只要输入github的账号和密码就行了

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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