Git

本文介绍了如何使用Git进行仓库管理,包括创建仓库、配置Git、添加文件到索引及提交更改等内容。此外还讲解了不同级别的配置选项及其作用。

Depository 仓库中的文件才能被Git管理

-- 创建名为repo-name的仓库,即一个内含 .git 文件夹 的文件夹
-- 也可直接在目录下 git init 将目录变为 Git depository
git init[ repo-name]

--system:使对应配置针对系统内所有的用户有效
--global:使对应配置针对当前系统用户的所有仓库生效
--local: 使对应配置只针对当前仓库有效(优先级最高)
-- 查看配置
git config --global --list
-- 设置用户名和邮箱
git config --global user.name "usrname"
git config --global user.email "E-mail"

-- 将<path>文件内容添加到索引(将修改添加到暂存区)。
git add <path>
-- 将当前版本提交到版本库中
git commit -m "message"

未完待续a

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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