GIt版本控制系统

版本库

  • 典型的客户/服务器系统
    -版本库是版本控制的核心
    -任意数量客户端
    -客户端通过写数据分享代码.

分布式版本控制

  • 集中式版本控制系统
    -开发者之间公用一个仓库(repository)
    -所有操作需要联网
  • 分布式版本控制系统
    -每个开发者都是一个仓库的完整克隆,每个人都是服务器.
    -支持断网操作

Git基本概念

  • Git仓库:
    保存所有数据的地方

  • 工作区:
    从仓库中提取出来的文件,放在磁盘上供你使用或修改

  • 暂存区:
    就是一个文件,索引文件,保存了下次将提交的文件列表信息

  • 工作流
    在这里插入图片描述

  • 集中式版本控制软件
    -CVS
    -SVN(Subversion)

  • 分布式版本控制软件
    -Git
    -Bitkeeper(收费)

客户端访问方式

  • 本地访问
    -git clone file:///var/git
  • 远程ssh访问
    -git clone root@服务器IP:/var/git
  • Web
    -服务器需要额外配置Web服务器
    -客户端可以浏览访问
    -git clone http://服务器IP/git仓库
    -Git clone https://服务器IP/git仓库

客户端命令行工具

  • git支持的子命令操作:
    -clone 将远程服务器的仓库克隆到本地
    -config 修改git配置
    -add 添加修改到本地仓库
    -commit 提交修稿到本地仓库
    -push 提交修稿到远程服务器
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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