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我也要
一、放弃对git管理的文件修改
条件：bb.txt文件已经被git管理
过程：发现bb.txt文件被修改了，发现改了之后不是自己想要的结果
目的：想恢复到没有被修改的状态
解决办法：
git checkout bb.txt
git放弃对当前文件夹的所有文件的修改？
git checkout .
二、对没有被git管理的文件修改
条件：cc.txt文件没有被git管理
过程：添加的文件太多太紊乱了，
目的：想直接回复到某个版本
解决办法：
git reset –hard {版本号}
游戏经济数值模型的搭建过程——以标准卡牌游戏为例
一、总体规划 1.玩家分类 首先我们按照下表对玩家进行分类 付费能力即为充值额度；充值行为比如购买月卡/购买钻石；消费行为比如用钻石抽卡 在这里我们假设玩家是理性的，即玩家会以追求更高的性价比为目标进行充值与消费（即小R会优先买首冲+月卡，而不是买一个无用的无属性皮肤） 不同类型玩家之间的差异，实际上就主要由这些行为的差异而决定。 注：早期游戏制作的时候，活跃程度也是区分玩家类型的一个重要依据。不过目前现在游戏中有各种手段抹平了不同活跃玩家的差异（体力限制，活跃时间长的收益递减）..
Git冲突：Please commit your changes or stash them before you merge
使用gitpull来更新代码时，有时会遇到以下的问题error....php这个问题原因是其他人修改了某个文件并提交到版本库中去了，而你本地也修改了同一个，这时候你进行拉取就会出现冲突了，解决方法，原则是不要去更改别人已经提交的代码，如果确实要更改（不建议也不需要），请先跟当事人沟通方法一放弃本地修改(此方法本地修改的代码会被丢弃，不可找回)撤销工作区中所有未提交的修改内容，将暂存区与工作区都回到上一次版本，并删除之前的所有信息提交。...
OpenMontage：AI代理驱动的端到端视频生产系统实战指南
在当今内容创作领域，自动化视频生成技术正成为提升生产效率的关键。其核心原理在于通过智能体（Agent）架构，将复杂的视频制作流程拆解为可被AI理解和执行的标准化任务，从而实现从创意到成片的端到端自动化。这项技术的核心价值在于大幅降低了专业视频制作的门槛，使非专业用户也能快速产出具有一定专业度的内容。其典型应用场景包括社交媒体短片、产品演示、知识科普视频的批量生产。OpenMontage正是这一技术理念的杰出实践，它构建了一个完整的代理驱动视频生产系统，将AI编码助手转变为能自主规划并执行脚本撰写、素材检索、
Git 放弃修改/撤回提交
使用 git log 查看提交历史和 commit id。
Pentaho安装与配置
Pentaho安装与配置前言一、下载二、配置1.JDK环境2.添加mysql-jdbc驱动三、启动 前言 Pentaho Data Integration (PDI):前身是Kettle。Pentaho提供了提取、转换和加载（ETL）功能，该功能使用统一且与最终用户和物联网技术相关且可访问的格式简化了捕获、清理和存储数据的过程。 功能：提供报表的制作、分析、仪表板、数据集成、数据采集、商业智能平台等强大功能。 一、下载 官网地址：http://www.pentaho.com/ 不过已经访问不到了
跟着团子学SAP PS：BOM和项目结构的联动-BOM Transfer CN33
关于项目中的物料组件挂接你需要了解的一点功能
git教程：放弃本地所有修改的git命令
这个命令将会重置 HEAD 指针和工作目录，将它们恢复到最近的提交状态，并且丢弃所有未提交的修改。请注意，这个命令是不可逆的，它会永久地删除所有未提交的更改，包括已经添加到暂存区的更改。在执行这个命令之前，请确保您真正希望丢弃所有修改。将替换为要放弃修改的文件的路径和名称。这个命令将会将指定文件恢复到最近的提交状态，丢弃所有未提交的更改。请注意，在执行或之前，最好先备份您的工作目录，以防意外情况发生。希望这可以帮助您放弃本地所有修改并还原到最近的提交状态。如果您有任何其他问题，请随时提问。
TCP/IP协议栈之LwIP（三）---网际寻址与路由(IPv4 + ARP + IPv6)
一、网际寻址原理 当网络设备地址总数并不是很多的情况下，有了唯一地址（比如MAC地址）就可以定位相互通信的主体。然而，当地址总数越来越多时，如何高效地从中找出通信的目标地址将成为一个重要的问题。为此人们发现地址除了具有唯一性还需要具有层次性。MAC地址虽然具有唯一性，但没有层次性，也即当网络设备增加到一定程度，需要将网络分成多个数据链路时，MAC地址无法跨链路寻址，是真正负责最终通信的地址。要实现跨局域网的网际寻址，就要靠具有层次性的网络IP地址实现了。
git 丢弃修改
直接 git checkout -- './src/views/index.vue'（示例，某个文件）git reset --hard CommitId (回退到指定commitId的版本)可以 git reset HEAD './src/views/index.vue'（示例，某个文件）git checkout -- .vue(示例，后缀为.vue的文件)git checkout .vue(示例，后缀为.vue的文件)git checkout -- * (所有修改得文件)
Django 小实例S1 简易学生选课管理系统 —— 〇、初步介绍与演示
python Django实现的一个简易的教务选课系统。 介绍与演示的视频版本已发到我的b站： https://www.bilibili.com/video/BV1er4y1w7ty。 项目已上传到我的github： https://github.com/BigShuang/SimpleStudentCourseManagementSystem。 S1总目录： 〇、初步介绍与演示 一、项目流程梳理与数据库设计 ======================= 大爽歌作，made by big shuang.
2026年AI视频生成大模型全景指南：国内外主流工具深度对比与选型建议
AI视频生成技术在2025年至2026年间取得了突破性进展，从"能用"进化到"好用"，商业化应用加速落地。中美双轨竞争格局基本成型，国内模型在技术追赶和本土化体验方面展现出强劲竞争力。对于用户而言，选择合适的AI视频生成工具需要综合考虑技术性能、使用门槛、成本预算和具体需求。零基础新手推荐海艺AI、通义万相等低门槛工具；进阶创作者可根据需求选择可灵AI、即梦AI、海艺AI等；专业开发者和企业用户可考虑智谱清影的开源能力或可灵AI的商业化服务。
git怎么取消提交代码
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基于Simulink实现电动汽车制动能量回收系统的仿真
通过上述步骤，我们成功实现了基于Simulink的电动汽车制动能量回收系统的仿真研究。该系统能够全面评估制动能量回收系统的性能，验证控制策略的有效性，并通过优化设计提高能量回收效率和制动安全性。引入智能预测：结合人工智能技术，实现更智能的能量回收控制策略。扩展功能：增加对多种车型和制动场景的支持，提升系统通用性。实验验证：将仿真模型应用于实际硬件，进行实验验证，评估其在实际工况下的表现。
git放弃文件修改和版本回退
一、放弃对git管理的文件修改条件：bb.txt文件已经被git管理 过程：发现bb.txt文件被修改了，发现改了之后不是自己想要的结果 目的：想恢复到没有被修改的状态 解决办法： git checkout bb.txtgit放弃对当前文件夹的所有文件的修改？ git checkout .二、对没有被git管理的文件修改 条件：cc.txt文件没有被git管理 过程：添加的文件太多太紊乱了， 目的...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
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如何进行版本回退
Git如何进行版本回退 版本回退 版本回退有多种方式,下面一一演示: 回退到当前版本(放弃所有修改) 放弃某一个文件的修改 回退到某一版本但保存自该版本起的修改 回退到某一版本并且放弃所有的修改 回退远程仓库的版本 先在本地切换到远程仓库要回退的分支对应的本地分支，然后本地回退至你需要的版本，然后执行： git push &l...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
Git 之工作区和暂存区， 以及版本回退
工作区（Working Directory） 就是我们电脑里面能够看到的目录， 比如我的 demiGitPoc 文件夹就是一个工作区 版本库（Repository） 工作区有一个隐藏目录.git，这个不算工作区，而是Git的版本库。 Git的版本库里存了很多东西，其中最重要的就是称为stage（或者叫index）的暂存区，还有Git为我们自动创建的第一个分支master，以及指向master的...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
Git 版本管理之git神器版本回退(尚未commit[下])
起语: 版权声明: 腾讯课堂->零声学院. 我只是用来方便学习 && 复习!!! 我只是一个学习者, 从来不对我说过的话负责, 大家看到谨慎参考!!! 版本回退-尚未commit 可是上面都是说从git的本地仓库和暂存区里检出内容，然后覆盖掉工作区的内容，即丢弃了本地所有的修改。 那如果是有些内容已经存在工作区了，但是尚未提交到暂存区，即是untr acked的内容，那么我们可以使用 git clean命令来删除这些文件，用法如下: 好了，如果我们想要放弃本地的所有修改可以: 具
Git的恢复操作
Git 常用操作 - 恢复篇
常用git命令
git命令:###########################################################git fetch origin 获取远端分支############################################################git branch 查看当前分支git branch -a 查看所有分支git checkout -...
Git常用命令以及用法
一 如何让单个文件回退到指定的版本 1. 进入到文件所在文件目录，或者能找到文件的路径 查看整个目录的修改记录 git log . 2. 回退到指定的版本 git resetf7a220761c312d47013c394d750528f9acbc3099 .(git reset ... 将整个目录回退到指定版本) 3. 更新到工作目录 git ...
myeclipse 2017下git使用
放弃单个文件的修改：Team->commit之后，修改文件自动被放到缓存区，若想放弃修改，选中目标文件，右键Remove from Index可以使修改文件回到工作区，Replace with HEAD Revision，可使目标文件退回到本地仓库的版本。在目标文件右键Team->show local History，可显示目标文件修改后的各个版本，右键Get Contents可选择...
“Your local changes to the following files would be overwritten by checkout”
“Your local changes to the following files would be overwritten by checkout” （切换分支）解决： 当前分支有未跟踪的文件，checkout 命令会覆盖它们，请缓存( stash )或者提交( commit )。 1.未跟踪文件的内容改动很重要，保存修改 //第一种方式 存到暂存区 git add . git stash //取出的时候使用 git stash pop //第二种方式 发起一个commit 存到提交历史 ...
Git常用操作
1.取消合并 当合并分支时遇到错误或者冲突，分支旁边会多出“|MERGING”这个东西，可以使用git merge --abort命令取消本次合并，就会回到本次合并前的状态了 git merge --abort 2.删除分支 git branch -d 分支名 但是当feature-20200413-ceshi有未合并的内容时使用上面的命令会删除失败并报出错误，若想强制删除的话可使用-D gi...
python的撤销和回退_Python全栈开发-git常用命令
本节内容github介绍安装仓库创建&提交代码代码回滚工作区和暂存区撤销修改删除操作远程仓库分支管理多人协作github使用忽略特殊文件.gitignore1.github介绍无2.git安装git # 查看环境变量内是否有gitsudo apt-get install git # ubuntu下安装git3.版本库创建git init # 初始化git仓库git add file...
Git 的使用
本地仓库git的使用 1) git init 初始化git仓库 2) 添加文件 git add -A (添加所有文件） git add 文件 （添加单独的文件） 3）删除文件 git rm 文件名 4) 向本地仓库提交代码 git commit -m "提交代码" 5）查看工作区是否有修改 gitstatus 6)建立新的分支和切换分支 git branch newTest //建立newTest的分支 git checkout newTest //切换到...
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