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git显示当前分支的创建来源分支
git reflog --date=local --all | grep v1.0.1_dev
git reflog show v1.0.1_dev
git branch -vv # 显示本地分支和服务器分支的映射关系
git log --graph --decorate
git log --graph --decorate --simplify-by-decoration
git reflog --date=local | grep v1.0.1
最末尾的一行 checkout: moving from alpha to v1.0.1，表明从 alpha 分支打出
深入解析MOS管电容特性：从基础理论到高频应用
本文深入解析了MOS管的电容特性，从基础物理结构出发，详细拆解了栅氧电容、重叠电容和结电容的成因与影响。文章重点探讨了电容值随工作状态变化的非线性特性，并分析了其在CMOS高频开关电源、射频电路等应用中的关键作用，包括开关损耗、米勒效应、信号完整性挑战以及如何将电容特性转化为可控元件（如MOS变容管）的机遇。最后提供了从选型、仿真到PCB布局的实战设计指南。
查看git分支的父级分支
git查看父级分支
基于FLUENT的圆柱绕流数值模拟与流场优化策略
本文详细介绍了基于FLUENT的圆柱绕流数值模拟方法与流场优化策略。从基础概念、建模技巧到湍流模型选择，全面解析了圆柱绕流模拟的关键技术，并提供了实用的网格划分和参数设置建议。通过具体案例展示了流动控制方法和优化流程，帮助工程师有效降低阻力系数，提升流场性能。
git指令学习笔记
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Flutter热更新实战：Shorebird从安装到发布补丁的完整流程（含iOS/Android差异解析）
本文详细介绍了Flutter热更新工具Shorebird的完整使用流程，包括安装、发布补丁及iOS/Android平台差异解析。Shorebird作为Flutter官方未提供的Code Push解决方案，能快速修复线上问题，支持合规性保障和性能优化，特别适合紧急修复场景。文章还涵盖了国内CDN加速配置和最佳实践，帮助开发者高效实现热更新。
大数据实时+离线项目架构----智慧物流大数据平台（超流行框架！）
智慧物流大数据平台 文章目录智慧物流大数据平台一、项目背景二、逻辑架构三、解决方案技术亮点:数据流转四、项目的技术选型4.1流式处理平台4.2 分布式计算平台4.3 海量数据存储框架软件版本总结 一、项目背景 本项目基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台。该物流公司是国内综合性快递、物流服务商，并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局，拥有大规模的客户群，日订单达上千万。如此规模的业务数据量，传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。公司需要基于大数据技术构建数据中心，从而挖
GIT使用-查看当前分支的父分支
命令如下 git reflog --date=local | grep BETA_JAVA_13
TSMaster如何用珠海创芯CAN卡实现高效CAN通信（附完整驱动安装指南）
本文详细介绍了如何使用TSMaster软件与珠海创芯CAN卡实现高效CAN通信，包括驱动安装、系统配置、ControlCAN.dll替换及TSMaster集成配置等关键步骤。通过实战指南和故障排除技巧，帮助工程师快速搭建稳定可靠的CAN通信测试环境，适用于汽车电子和工业控制等领域。
如何用git查看分支
1 首先从github，gitblit，gitee上下载的项目文件都有一个隐藏的.git文件，先让这个隐藏文件显示出来。在查看里将隐藏的项目勾上。4 现在查看远程仓库的分支是在哪个分支上，用下面这个命令。注意：origin/HEAD指向的是仓库中的默认分支。注意：-r表示只显示远程的所以分支，不显示本地的分支。5 现在要切换远程仓库的分支，用下面这个命令。用git branch 查看本地的分支是哪个。3 现在要查看本地仓库的分支用下面这个命令。2 通过vscode打开。
游戏开发：逻辑与渲染分离技术解析
游戏开发中逻辑与渲染分离的架构设计 本文系统阐述了游戏开发中逻辑与渲染分离的设计原则与实践方法。文章首先定义了核心概念：逻辑层负责游戏规则与状态，渲染层处理视觉表现，二者通过数据模型层进行通信。通过历史回顾，揭示了从早期混合架构到现代分层设计的演变过程。 在技术实现层面，文章详细分析了分离架构的优势：性能优化、流畅度控制、测试便利性、扩展灵活性以及团队协作效率。提供了Unity和Unreal两大引擎的具体实现方案，包括代码示例、分层模型和最佳实践。特别探讨了网络同步、客户端预测、插值处理等关键技术难点。 文
基于STM32、HAL库的BMP585 气压传感器 驱动程序设计
define BMP585_I2C_ADDR_PRIMARY 0x76 << 1 /* 0x76地址左移一位 */#define BMP585_I2C_ADDR_SECONDARY 0x77 << 1 /* 0x77地址左移一位 *//* I2C句柄 *//* I2C地址 *//* 设置新的温度过采样率 *//* 设置新的滤波器系数 *//* 芯片ID *//* 清除温度过采样位 *//* 转换为hPa *//* 设置新的压力过采样率 *//* 设置新的电源模式 *//* 清除压力过采样位 */
Git学习笔记（1）--Git基础
Git基础 一、分布式VCS（Git、Github、Gitlab) 服务器和客户端都有完整的版本库 脱离服务器，客户端照样可以管理版本 查看历史和版本比较等多数操作，都不需要访问服务器，比集中式VCS更能提高版本管理效率 二、Git的特点 最优的存储能力 非凡的性能 开源的 很容易做备份 支持离线操作 很容易定制工作流程 三、使用Git之前需要的最小配置 1、配置user信息 配置us...
数学史学习资料：史前数学
著名物理学家伽莫夫（宇宙大爆炸理论以及核聚变理论的提出者）在他的科普书《从1到无穷大》中举了这样一个例子。两个原始部落的酋长比赛，看谁说的数字大。第一个酋长说了三，第二个酋长想了半天，然后说你赢了。你今天听起来觉得这两个人真可笑，至少说出四，岂不就赢了？但是对这两位酋长来讲，所拥有的东西就很少超过三个，比三个多的东西他们就觉得没有必要数清楚了，就用许多来形容了。也就是说，他们生活的环境限制了他们的认知。
终端中显示git分支名称的方法
终端中显示git分支名称的方法 大家好，我叫亓官劼（qí guān jié ），在优快云中记录学习的点滴历程，时光荏苒，未来可期，加油~博客地址为：亓官劼的博客，B站昵称为：亓官劼，地址为亓官劼的B站 本文原创为亓官劼，请大家支持原创，部分平台一直在盗取博主的文章！！！ 很多小伙伴们在看教程时，发现教程中的git都显示当前的分支名，自己的git却什么都不显示，每次查看当前分支，还得敲命令去查看，体验不太友好。下面就来说是如何在终端中显示当前git的分支名称。 首先我们执行cd ~到我们的
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
如何在Linux下显示当前git分支
之前有读者在《Linux下如何优雅地修正命令？》中问到，如何在终端显示当前的git分支，实际上这就是自定义终端显示配置了。 不过在直接介绍如何显示当前分支之前，来看看到底怎么回事。 bashrc配置 每次我们登录一个shell终端的时候，前面都有一些固定的显示信息： root@ubuntu:# 这些显示信息其实可以配置的。 我们打开用户家目录下的.bashrc文件，找到类似下面的关于...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [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")
git显示分支名称
在shell中显示git分支名称 文章目录在shell中显示git分支名称引言解决办法 引言 在开发的时候，新申请了一个开飞机，但是这个机器在git切换分支的时候，不显示分支，每次都需要输入 git branch 命令，非常不方便。 解决办法 在shell的配置文件中，添加 function git-branch-name { git symbolic-ref HEAD 2&gt;/dev/...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
如何在 Git 中获取当前分支名称？
如何在 Git 中获取当前分支的名称？
如何在Git中获取当前的分支名称？
我来自Subversion的背景，当我有一个分支时，我知道我正在使用“这些工作文件指向此分支”的内容。 但是使用Git时，我不确定在NetBeans或Notepad ++中编辑文件时，是将文
git终端显示分支名称
在使用git操作的时候，有时候会记错当前自己是在哪个分支上，从而造成一些不必要的麻烦； 比如需要在某个分支上开发某个特性，结果误在master分支上进行了相关的操作，并且还push到了远端仓库，事后自己有可能还并不知晓，从而给自己带来了不必要的困扰和麻烦； =====================================================================...
git branch 不显示分支名称
确保当前目录是一个有效的 Git 仓库。确认仓库中有分支，至少有一次提交。使用检查当前所在的分支或 HEAD 状态。检查.git目录是否存在。查看本地和远程所有分支的状态。如果你依然无法显示分支名称，可以提供更多的上下文信息或错误输出，我可以进一步帮助你排查问题。
Git中获取当前分支名称的方法
在使用Git进行版本控制时，我们经常需要知道当前所在的分支名称。例如，在自动化脚本中，根据不同的分支执行不同的操作；或者在日常开发中，快速确认自己当前的工作分支。因此，掌握获取当前分支名称的方法是很有必要的。
Mac 终端显示git分支名称
之前都是在window上搭建git项目 在用git bash控制项目版本时目录后面都会默认跟随当前分支的名称，这样是挺方便的一目了然，但最近想在自己mac上搭建一个git项目却发现mac是没有git bash的，使用的是mac os系统自带的终端集成默认是不显示分支名称的，这很不方便查看分支，怎么办呢？ ????下面是解决方法： 步骤： 1.进入你的home目录 cd ~ 2.编辑.bashrc文件 vi .bashrc 3.将下面的代码加入到文件的最后处 function git_branch {
在Mac终端显示 Git 当前所在分支
今天使用git的时候，发现mac在终端中不会显示当前所在的分支，这可太难受了，于是搜集广大网友的资源，得到解决办法如下： 新建一个终端窗口，切换到根目录（默认就是根目录）。 cd ~ 编辑 .branch文件。 vi branch 把下面的代码加到文件中去。 function git_branch { branch="`git branch 2>/dev...
让terminal显示git所在的当前分支名
find_git_branch () { local dir=. head until [ "$dir" -ef / ]; do if [ -f "$dir/.git/HEAD" ]; then head=$( "$dir/.git/HEAD") if [[ $head = ref:\ refs/heads/* ]];
Mac系统的终端显示git当前分支【转】
当我第一次在mac系统下使用git的时候，发现一个问题，git默认是不显示当前所在的分支名称，然后网上查找资料，找到了解决办法，终于可以显示本地当前分支，现在分享如下。 1 进入你的home目录 当我第一次在mac系统下使用git的时候，发现一个问题，git默认是不显示当前所在的分支名称，然后网上查找资料，找到了解决办法，终于可以显示本地当前分支，现在分享如下。 ...
git如何切换分支_如何在Linux下显示当前git分支
之前有读者在《Linux下如何优雅地修正命令？》中问到，如何在终端显示当前的git分支，实际上这就是自定义终端显示配置了。不过在直接介绍如何显示当前分支之前，来看看到底怎么回事。bashrc配置每次我们登录一个shell终端的时候，前面都有一些固定的显示信息：root@ubuntu:# 这些显示信息其实可以配置的。我们打开用户家目录下的.bashrc文件，找到类似下面的关于PS1的内容：if 这里...
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