常用git命令

本文详细介绍如何在 GitHub 上创建项目、初始化本地仓库、添加及提交文件、查看日志等基本操作,并覆盖分支管理等进阶技巧。
Github使用:
1. 在github上创建一个 new repository
   Owner Repository name
   Repository:https://github.com/XXXXX/myapp.git
2.在本地一个目录:例如myapp
   git init

3.添加配置

4.添加工程文件
  添加所有
  git add .
  添加文件
  git add text.txt
  添加文件夹下文件包括文件夹
   git  add -f test
5. 查看修改文件
   git status ./

6. 提交
  git commit -m "issue:num  content name“ ./
添加remote
git remote add origin https://github.com/XXXXXX/myapp.git
push代码
git push -u origin master

7. 查看log
  git log ./  //需要在有.git 的目录下才生效

8. 更新代码
     git pull  //需要在有.git 的目录下才生效

9. 查询更改记录文件
    git show +提交ID
    举例:
    git show c8b8d1e4dd46f4f6aa2b8d436e541e944efeb55d
  
10.更改内容比较
git diff 2f1592fe76210ffe6de478e2a973ad74c4d50774      a9f49e66a4ca0f55a1efd5556bdb1082248d9db7
     git log -p ./   # 查看每次详细修改内容的diff
     git log -p -2       # 查看最近两次详细修改内容的diff

11.分支相关
   git branch 查看当前所属分支
   git checkout -b test  新建一个分支test
   git checkout test  切换到test分支
   git branch -d test  删除本地分支test

在工作中使用到了git 命令和repo命令

在没有.git的根目录下
repo forall -c “”
repo forall -c "git clean -xdf;git reset --hard";repo sync -d;
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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