版本控制系统「Git」

版本控制系统「VCS」,简单理解为记录每次更改记录的系统,以便查看历史修改记录,更好的管理文件和软件。

但是缺点也在,比如有很多人要协同完成同一个项目,修改的话客户端必须联网,才能将自己的东西提交到服务器进行版本修改,而且,如果服务器出现严重问题,可能还会导致数据丢失。

后来,linus 可能认为这样很麻烦,毕竟自己开发 linux 到了后期管理起来很不方便,便自己写出了现在的 Git「分布式版本控制系统」。

优点很大一点就是:开发人员可以在没网状态下修改项目或文件,等到有网了再进行修改同步,也不用当心数据丢失,因为在使用 Git 的客户机上都有被分解,大大提高了开发效率。

Git的功能特性:
从一般开发者的角度来看,git有以下功能:

1、从服务器上克隆完整的Git仓库(包括代码和版本信息)到单机上。

2、在自己的机器上根据不同的开发目的,创建分支,修改代码。

3、在单机上自己创建的分支上提交代码。

4、在单机上合并分支。

5、把服务器上最新版的代码 fetch 下来,然后跟自己的主分支合并。

6、生成补丁(patch),把补丁发送给主开发者。

7、看主开发者的反馈,如果主开发者发现两个一般开发者之间有冲突(他们之间可以合作解决的冲突),就会要求他们先解决冲突,然后再由其中一个人提交。如果主开发者可以自己解决,或者没有冲突,就通过。

8、一般开发者之间解决冲突的方法,开发者之间可以使用 pull 命令解决冲突,解决完冲突之后再向主开发者提交补丁。

从主开发者的角度(假设主开发者不用开发代码)看,git有以下功能:

1、查看邮件或者通过其它方式查看一般开发者的提交状态。

2、打上补丁,解决冲突(可以自己解决,也可以要求开发者之间解决以后再重新提交,如果是开源项目,还要决定哪些补丁有用,哪些不用)。

3、向公共服务器提交结果,然后通知所有开发人员。

优点:

适合分布式开发,强调个体。
公共服务器压力和数据量都不会太大。
速度快、灵活。
任意两个开发者之间可以很容易的解决冲突。
离线工作。

缺点:
资料少(起码中文资料很少)。
学习周期相对而言比较长。
不符合常规思维。
代码保密性差,一旦开发者把整个库克隆下来就可以完全公开所有代码和版本信息。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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