git 常用命令

本文详细介绍了Git中的常用命令,包括git add、git commit、git pull、git push、git checkout、git stash等操作的具体使用方法,以及如何存储、应用和删除stash缓存。

此次主要给出开发过程中会遇到的命令,和这次研究的git stash命令的使用

  1. git add
    添加所有:git add .
    添加某个文件:git add 文件名
    添加多个文件:git add "文件1" "文件2" "文件3" ······(此处用空格隔开,用逗号应该也可以,没试过)
    
  2. git commit
    提交所有文件: git commit -m '描述信息'
    提交多个文件: git commit "文件1" "文件2" ······(同add,不过此处需要单独进行描述信息的填写)
    
  3. git pull
    git pull [origin 分支]:从某个远程分支下拉代码,不加后面的默认从自己的远程分支下拉代码
    
  4. git push
    git push 分支:推送到所在的远程分支
    
  5. git checkout
    撤销修改:git checkout 文件
    切换分支:git checkout 分支
    
  6. git stash
    git stash [save "存储描述信息"]:将所有的文件都存储起来
    git stash list:查看存储列表
    git stash apply/pop:应用某个存储,但不会把存储从存储列表中删除,默认使用第一个存储,即stash@{0},如果要使用其他个,git stash apply stash@{$num} , 比如第二个:git stash apply stash@{1} 
    git stash drop stash@{$num}:丢弃stash@{$num}存储,从列表中删除这个存储
    git stash clear:删除所有缓存的stash
    
  7. git reset --head 版本号:强制转到某个版本
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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