Git笔记2:分支管理

一、分支操作
1、创建分支并切换到分支:
$ git checkout -b dev          //从master创建dev分支并切换
$ git checkout -b myfeature dev   //从dev创建myfeature分支并切换
$ git checkout -b myfeature --track origin/xxx  //从远程分支创建myfeature分支并track记录、切换

2、切换分支
$ git checkout master
$ git checkout dev

3、合并分支(合并到master):
$ git checkout master
$ git merge dev
$ git merge --no-ff -m "merge with no-ff" dev //用这个命令
说明:
    合并分支时,默认为fast forward合并。加上--no-ff参数就可以用普通模式合并,合并后的历史有分支,能看出来曾经做过合并,而fast forward合并就看不出来曾经做过合并。
     为了保证清晰的分支路线图, 必须 no fast forward。

4、删除分支:
$ git branch -d dev
$ git branch -D dev
如果要丢弃一个没有被合并过的分支,-d执行不了,可以通过git branch -D <name>强行删除。

5、查看当前分支:
$ git branch
* dev
  master
git branch命令会列出所有分支,当前分支前面会标一个*号。


6、
Git还提供了一个stash功能,可以把当前未完成的工作现场“储藏”起来,等以后恢复现场后继续工作:
$ git stash

 需要在master分支上修复,就从master创建临时分支:
$ git checkout master
$ git checkout -b issue-101


修复完成后,切换到master分支,并完成合并,最后删除issue-101分支:
$ git checkout master
$ git merge --no-ff -m "merged bug fix 101" issue-101
$ git branch -d issue-101

现在,是时候接着回到dev分支干活了!
$ git checkout dev
$ git status

工作区是干净的,刚才的工作现场存到哪去了?用git stash list命令看看:
$ git stash list

工作现场还在,Git把stash内容存在某个地方了,但是需要恢复一下,有两个办法:
一是用git stash apply恢复,但是恢复后,stash内容并不删除,你需要用git stash drop来删除;
另一种是用git stash pop,恢复的同时把stash内容也删了:
$ git stash pop


任务1,增加新功能:
     不希望因为一些实验性质的代码,把主分支搞乱了,所以,每添加一个新功能,最好新建一个feature分支,在上面开发,完成后,合并,最后,删除该feature分支。

任务2,修改bug:
  每个bug都可以通过一个新的临时分支来修复,修复后,合并分支,然后将临时分支删除。 
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值