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我也要
git checkout master
git branch -d [branch]
git branch -D [branch]
git checkout -b [branch]
git pull origin master
# 将所有修改的文件添加到临时仓库
git add .
# 将修改提交到本地仓库
git commit -m "interpret"
# 将分支提交到远程仓库
git push origin [branch]
数值计算方法 matlab用二分法或简单迭代法求_快速求解方程的根——二分法与牛顿迭代法
今天是周四高等数学专题的第7篇文章。之前的文章和大家聊了许多数学上的理论，今天和大家聊点有用的东西。我们都知道，工业上的很多问题经过抽象和建模之后，本质还是数学问题。而说到数学问题就离不开方程，在数学上我们可以用各种推算、公式，但是有没有想过在计算机领域我们如何解一个比较复杂的方程？如果之前没有想过，那你可能得想一想，因为以后很有可能会在面试题当中遇到。二分法我们要介绍的第一个方法是二分法。说到二...
Git 在本地分支创建的内容会自动复制到其他分支
博主在创建完分支后在里面进行模块开发时发现，其他分支也自动创建了该模块，被镜像了，但是当我提交完代码后，其他分支的模块又消失不见了。 我暂时解释为git会自动给你备份，当你提交代码后备份会自动删除。有知道真正原因的童鞋欢迎留言评论。 ...
Altium Designer操作技巧（1）——原理图中如何批量替换元器件？
《AltiumDesigner批量替换元器件技巧分享》摘要：本文介绍了两种在AltiumDesigner中批量替换元器件的实用方法。方法一通过“查找相似对象”功能，可精准匹配并批量修改器件参数；方法二利用ActiveBOM功能，在BOM表中直观操作器件替换，推荐使用第二种方法可使BOM管理更高效。这些技巧能有效减少物料种类、降低贴装成本，特别适用于电阻电容等常用器件的批量替换。关注公众号获取更多电子设计技巧。
GitLab创建新分支并同步其它分支的内容(IDEA)
选择对应项目并复制clone地址打开IDEA，选择File–》New–》Project from Version Control在弹出的对话框中粘贴刚才复制的地址完成后项目就被拉取到本地对应目录中了。
[附源码]计算机毕业设计JAVA网上花店系统
附源码]计算机毕业设计JAVA网上花店系统项目运行环境配置：（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA;3.tomcat。
TCP报文 Flood攻击原理与防御方式
TCP交互过程中包含SYN、SYN-ACK、ACK、FIN和RST报文，这几类报文也可能会被攻击者利用，海量的攻击报文会导致被攻击目标系统资源耗尽、网络拥塞，无法正常提供服务。接下来我们介绍几种常见的Flood攻击的原理和防御方式。
修改gitlib默认master受保护分支
在创建gitlib项目时默认的master分支受保护，需要创建新的分支然后再提交合并分支申请，有技术主管进行代码合并。 如果其他成员也想将代码直接提交到master分支，也是可以设置的。 选择Repository下面的Branches,出现设置页面 接着： 点击“project settings”,出现设置页面 点击“Protected Branches”菜单的“Expand”,打开隐藏栏 默认的代码提交跟merge只有拥有者有权限操作，改成developer+Maintainers即可 ...
结构光之相移法+多频外差的数学原理推导
论文：基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究 [博]作者：李中伟 华中科技大学 2007功能：相移法：多频外差（三频N步相移法）01 相移法图1 待写入投影仪的理想N步相移条纹通常对于 步相移来说，生成第 幅条纹图像（如图1所示）的公式如下：402 Payment Required其中：：背景光强：调制强度：像素点横向坐标：相移值图2 相机拍摄到的实际 N ......
git如何除去分支中突然出现的其他代码
在merge master代码时，因为解决冲突失误，造成自己分支的代码中出现非自己提交的一些改动，但自己提交的commit都正常，很是奔溃啊。后来分析出两种处理方案，特此记录一下。
利用恒源云云端GPU高效训练YOLOv11模型全流程：从环境搭建到模型部署，让你摆脱硬件束缚
记住，云端GPU的核心优势是“弹性算力+一键环境”，只要把握好这一工具特性，再结合YOLOv11的高性能模型架构，你也能在计算机视觉领域快速落地项目。接下来，我们从工具准备到模型部署，一步步带你实现高效训练，真正帮你解决资源与效率的核心痛点。凭借其在目标检测、实例分割任务上的卓越性能，成为众多开发者的首选。据统计，使用云端GPU训练YOLOv11，在处理百万级数据集时，训练效率较本地普通GPU提升。在安防监控中，YOLOv11可实时检测人员、车辆异常行为，某园区采用该方案后，异常事件识别准确率达。
PID、模糊PID、SkyHook、LQR、H2/H∞、ADRC等悬架控制合集
PID、模糊PID、SkyHook、LQR、H2/H∞等悬架控制合集
Idea 中 Git 不提交当前分支修改代码并切换分支
1、当前分支修改代码切换分支 日常开发中，我们可能会碰到我们正在修改当前 01 分支的代码，突然要去修改另外一个 02 分支的代码情况，而我们 01 分支写的代码还未经过测试，并不能马上提交，这个时候我们切换到 02 分支就会有问题，比如弹出这种截图 因为我们有这些代码没有提交，所以会让我们先操作一下 smart checkout：会把冲突的这部分内容带到目的分支（如果你没有点进窗口的那些文件处理冲突的话） force checkout：不会把冲突的这部分内容带到目的分支,但是你在当前分支修改的所有内容就
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 暂存当前分支修改,切换到别的分支
git 暂停当前分支修改,切换到别的分支
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
git切换到别的分支,要暂时保存当前分支的修改【Git】
git切换分支保存修改的代码的方法 最近在一个原有的项目上做一次非常大的改版，底层的数据库做了很大的变化，跟现在的版本无法兼容。现在的工作除了开发最新的版本之外还要对原来的版本做例行的维护，修修补补。于是有了在两个分支之间游走切换的问题，最新改版的代码在分支new上，旧版本的代码在分支old上，我在new上开发了一半，忽然有人给了我一个改进的需求，于是我要切换回old去修改代码。在这个场景下，我摸索了三种方法： 及时commit代码 在new分支上把已经开发完成的部分代码commit掉，不push，然后切换
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 当前分支修改转移到其他分支
需要在branch B 分支上修改代码， 发现不小心在branch A分支下进行了修改， 又不想在branch B上重新修改一遍代码， 怎么做更高效呢？ 修改尚未commit 把branch A上修改的代码转移到branch B下，即可 # A分支下操作 $ git stash # B分支下操作 $ git stash pop # 查看修改显示:对应的修改合入B分支了 $ git sta...
如何查看当前git分支_Git常用命令
“Git跟踪并管理的是修改，而非文件。”——廖雪峰Git教程GIT CHEAT SHEET presented by TOWER生成一个新仓库 克隆一个已经存在的仓库 Clone an existing repository$ git clone ssh://user@domain.com/repo.git生成一个新的本地仓库 Create a new local repository$ g...
git将当前修改提交至其他分支
当前处于A分支，需要将此次的代码提交至B分支则可以进行以下操作 在没有进行commit之前可以进行一下操作 1、通过git stash将工作区恢复到上次提交的内容，同时备份本地所做的修改 git stash 2、然后切换至B分支 git checkout B 3、从git栈中获取到最近一次stash进去的内容，恢复工作区的内容，获取之后，会删除栈中对应的stash git stash po...
git切换分支保存修改的代码的方法
git切换分支保存修改的代码的方法 最近在一个原有的项目上做一次非常大的改版，底层的数据库做了很大的变化，跟现在的版本无法兼容。现在的工作除了开发最新的版本之外还要对原来的版本做例行的维护，修修补补。于是有了在两个分支之间游走切换的问题，最新改版的代码在分支new上，旧版本的代码在分支old上，我在new上开发了一半，忽然有人给了我一个改进的需求，于是我要切换回old去修改代码。在这个场景下，我摸...
git 学习笔记 —— 保留/丢弃当前分支修改并切换至其他分支
在本文的情景中，即将当前分支的修改通过 git stash 保存，此时当前分支恢复至未被修改之前的状态，而修改被 git stash 以栈的方式保存，可通过索引的方式访问。此时通过 git stash apply 将被暂存的修改应用到当前分支，则当前分支的数据即被恢复至离开当前分支前的状态。但是对应的，对于当前分支的修改可能并不足以达到需要进行一次提交的程度，此时更合适的方案是将本分支修改暂存，然后切换到其他分支进行工作，待其他分支的任务完成后，再切换回本分支，并将暂存的方案恢复，进而继续本分支的修改。
Git 修改分支的名称
需要将分支br_rename_old修改为br_rename_new，执行如下步骤： 1、执行命令git checkout br_rename_old切换到br_rename_old分支，如果已经在这个分支下，可以不执行此步骤 2、执行命令git pull origin br_rename_old将代码更新到和远程仓库一致 3、执行命令git branch -m br_rename_old br_...
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...
代码写错分支，如何提交到另一个分支上【Git把当前分支上的修改转移到另一个分支上】
Git把当前分支上的修改转移到另一个分支上： 1.先在当前分支commit 2.获取本次commit的ID （会获取到一个长id如：ae71cfaf9e865682e2c008aa867e8fbef7a19f7f） git rev-parse HEAD 1 3.切换到新分支 git checkout -b fenzhi_name 1 4.在新分支上执行 git cherry-pick ae71cf...
Git 常用命令记录 - 如何在不提交当前分支修改的内容的情况下切换到其它分支进行操作
> 目录 > - git status > - git diff > - git add > - git commit > - git pull > - git push > - git log > - git reset 回退最近一次commit的内容等操作 > - Git 如何在不提交当前分支修改的内容的情况下切换到其它分支进行操作 > 使用场景：假如现在手中的 Bug 还没有解决完，而上边又派了一个新的Bug，而这个新 Bug 又比较急着解决，可是之前的 Bug 还没有解决完而不能提交。该怎么办?
git rebase & merge 将其他分支的修改合并到当前分支
例如现在有两个分支 master 和 feature, 你在 feature 分支上进行了实验，这时候有个另外的人在 master 分支上进行了新的提交。那么你需要将 master上别人的修改应用到 feature 分支上。 方法1： merge git checkout feature git merge master # 或者直接指定两个分支： git merge master feature 这样操作后会在 feature 分支上产生一个新的 commit, 这个commit就是包含了 maste
git 上传当前分支
因为我现在的分支是的名很长，每次需要上次当前分支需要写很多代码，是不是有很简单方法上传当前分支。 如果要上传一个分支到仓库 origin 那么就需要使用下面的命令 git push origin 分支 我存在下面几个分支 t/lindexi/Avalonial_Grid_Arrange t/lindexi/Avalonial_Grid_Infinity 我在上传的时候需要写很多...
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