git 个人常用

1.新项目远程克隆代码并且切换到对应分支

git clone 代码远程地址,  //这时候下载的是master分支

git branch -a //查看远程分支

git checkout -t  分支名    //创建对应的与远程分支名相同的分支并且将远程分支提取到本地,去掉最前面的remotes

2.撤销修改

git checkout .      //撤销所有没有提交add的修改

git commit --amend  //修改不产生新的changeId,并且上库不会有新的gerrit链接

查看某次提交 git show commit-id 
查看某次提交的具体文件修改内容 git show commit-id 修改的文件路径
查看某行代码的修改记录:
git blame file_name 查看某个文件的修改记录
 

Git误amend提交恢复

解决步骤

  1. git reflog 
    找到上个提交的commit id

  2. git reset --soft {id} 
    撤销错误提交,恢复到上一个提交,并保留之前的缓存区,即git add操作保留

  3. git commit -m “” 
    再次提交

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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