利用git终端:创建分支 并推送到远端仓库

本文详细介绍了在Gitee上创建新分支的过程,包括在本地创建和切换分支,以及如何将新分支推送到远程仓库。同时,还提供了删除远程和本地分支的指令。

创建于:20200730
修改于:20200730、20200918

如何首次创建gitee并上传,请参考:win10环境下,首次上传本地代码到gitee(码云)

1、背景

代码到了一定的程度,想建立一个分支,确定下来。决定在gitee的一个代码仓库中,创建一个分支。

2、具体过程

在相应目录下,右击,选择Git Bash Here

#(1)在本地新建一个分支
git branch test_branch
#(2)切换到你的新分支
git checkout test_branch
#(3)将新分支发布在github上,这时候提示输入账号名和密码
git push origin test_branch
# 删除远程分支
git push origin --delete test_branch
# 删除本地分支
git branch --delete test_branch

具体流程及显示如下

xx@yy MINGW64 /d/programs/Anaconda_program/EnterpriseElectricityHealthIndex (master)
$ git branch test_branch

xx@yy MINGW64 /d/programs/Anaconda_program/EnterpriseElectricityHealthIndex (master)
$ git checkout test_branch
Switched to branch 'test_branch'
M       .idea/EnterpriseElectricityHealthIndex.iml
A       .idea/vcs.xml
M       .idea/workspace.xml
M       model_cal.py

xx@yy MINGW64 /d/programs/Anaconda_program/EnterpriseElectricityHealthIndex (test_branch)
$ git push origin test_branch
Total 0 (delta 0), reused 0 (delta 0)
remote: Powered by GITEE.COM [GNK-5.0]
remote: Create a pull request for 'test_branch' on Gitee by visiting:
remote:     https://gitee.com/cccc/EnterpriseElectricityHealthIndex/pull/new/cccc:test_branch...cccc:master
To https://gitee.com/cccc/EnterpriseElectricityHealthIndex
 * [new branch]      test_branch -> test_branch

xx@yy MINGW64 /d/programs/Anaconda_program/EnterpriseElectricityHealthIndex (test_branch)
$ git push origin :test_branch
remote: Powered by GITEE.COM [GNK-5.0]
To https://gitee.com/cccc/EnterpriseElectricityHealthIndex
 - [deleted]         test_branch

xx@yy MINGW64 /d/programs/Anaconda_program/EnterpriseElectricityHealthIndex (test_branch)
$

在这里插入图片描述

此时,已经把本地的文件上传到新建的test_branch分支上了。

切换到master上: git branch master

3、参考链接

gitee创建自己的仓库并创建新分支

Gitee的分支操作

git提交本地代码到远程新分支

### 关于 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 的详细信息 目前公开的信息中并未提及具体的 `Qwen2.5-VL-32B-Instruct` 模型细节[^1]。然而,基于已知的 Qwen 系列模型发布情况以及视觉语言(Vision-Language, VL模型的特点,可以推测该模型可能属于视觉语言处理领域的一个变种。 #### 视觉语言模型概述 Qwen 系列中的视觉语言模型通常具备跨模态的能力,能够同时处理文本和图像数据。例如,提到的 `Qwen-VL-Max` 是一款专注于图像理解和视频推理的旗舰级模型,具有强大的多语言文字识别能力和手写体解析功能[^2]。因此,如果存在 `Qwen2.5-VL-32B-Instruct` 这一特定模型,则它可能是针对视觉语言任务进行了优化的大规模指令微调模型。 #### 参数规模性能对比 根据发布的其他模型参数规模来看,`Qwen2.5-VL-32B-Instruct` 很可能会拥有约 320 亿个参数,并经过专门设计用于解决复杂的视觉语言交互问题。这类模型通常会在以下几个方面表现出色: - 图像分类标注 - 文本到图像生成 - 视频内容分析 - 跨模态检索 (Text-to-Image 或 Image-to-Text) 此外,由于它是基于 `Instruct` 版本构建而成,所以应该已经过大量人类反馈强化学习过程 (RLHF),从而使其更适合实际应用场景下的需求[^1]。 #### 获取更多信息途径 对于希望深入了解此款特殊型号的朋友来说,建议直接查阅官方文档或者联系技术支持团队来获得最权威的第一手资料。也可以考虑通过阿里云百炼平台上提供的API接口服务去体验并测试这些先进算法所带来的价值所在[^2]。 ```python # 示例代码展示如何调用阿里云上的Qwen系列模型(假设Python SDK可用) from aliyun import qwen_api client = qwen_api.Client(api_key="your_api_key_here") response = client.call_model( model_name="qwen-vl-max-latest", input_data={"image_url": "http://example.com/image.jpg"} ) print(response['output']) ```
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