Git日常命令

Git常用命令速查

Git Daily Commands (Git日常命令)

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Command Alias(快捷命令设置)

git config --global alias.st status
git config --global alias.ci commit
git config --global alias.co checkout
git config --global alias.br branch
git config --global alias.dc dcommit
git config --global alias.rb rebase

Interactive Color(打开交互色彩)

git config --global color.branch auto
git config --global color.diff auto
git config --global color.interactive auto
git config --global color.status auto

User Information(设置用户信息)

git config --global user.name "jianingy"
git config --global user.email "detrox@gmail.com"

Clone New Project(克隆新项目)

git clone git://gitorious.org/bamboo/mainline.git bamboo

Setup Remote Repository(设置远程仓库)

# 添加(origin 为一个标示,可以随意更换)
git remote add origin git@gitorious.org:bamboo/mainline.git
# 删除
git remote remove origin

Operations on Remote Repository(操作远程仓库)

# 提交本地修改(将本地修改提交到远程的master分支
git push origin master
# 合并远程修改(将远程的master分支合并进来
git pull origin master
# 删除远程仓库里的分枝
git push :branch

Basic Operations(基本操作)

# 提交修改
git add /path/to/file
git commit -m reason
# 提交全部修改
git commit -a -m reason
# 创建本地分枝
git co -b branch_name
# 查看分枝
git branch
# 删除分枝
git branch -D branch_name
# 查看分支之间的差异
git diff master branch
# 查看最新版本和上一个版本的差异(一个^表示向前推进一个版本)
git diff HEAD HEAD ^
# 查看状态
git status
# 合并分支
git pull . branch
# 销毁自己的修改
git reset --hard

git-svn (与svn互操作)

# 从subversion仓库中克隆
git svn clone https://nlpbamboo.googlecode.com/svn --username detrox
# 将本地修改提交到subversion仓库
git svn dcommit
# 导入新的subversion更新
git svn rebase

 

http://blog.jianingy.com/2008/10/git-daily-commands-git.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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