git-study

安装git

  • 第一步安装git,到git的官网下载安装

  • 安装完成之后,打开git bash:

    • 设置用户名:$ git config --global user.name “Your name”
    • 设置用户名邮箱:$ git config --global user.email"email@email.com"
    • 查看设置:git config
    • git config --list查看信息
  • 添加命令:

    • mkdir 文件名 -----》创建文件
    • pwd ----》当前位置
    • git init ------>生成.git文件,存储本地信息
    • touch ---->创建文件如:touch a.php
    • git add ----->将文件提交到暂存区域如:git add a.php
    • git status ---->在暂存区域中查看文件
    • git commit -m(‘文件描述’) ---->将文件提交到本地.git仓库上面如git commit -m ‘add a.php’
  • 修改命令:

    • ls -----》查看远程仓库的文件
    • vi ------》修改文件内容如 vi a.php —>跳转之后修改文件
    • cat ---->查看修改后的文件内容 如:cat a.php
    • git add ---->再次添加 如: git add a.php
    • git commit ------>再次从暂存区域添加到远程仓库如:git commit a.php
  • 删除命令:

    • rm -rf ------>删除本地文件 如 rm-rf a.php
    • git rm ------>删除git仓库文件 如:git rm a.php
    • git commit -m(‘文件描述’) -------》提交操作并且描述操作如:git commit -m(‘我删除了a.php文件’)

多人项目的git操作

  • 首先先将整个项目clone到本地,命令:git clone 仓库地址

  • 添加四步骤:

    • touch 文件名---->创建文件

    • git add 文件名------》添加文件到暂存区域

    • git commit -m “描述” -------------》添加到本地仓库

    • git push ------->添加到远程git仓库

STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源,聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法,旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员,重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问题。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础,熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员,尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标:①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现;②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制;③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程;④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持; 阅读建议:建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证,重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑,建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。
【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究”展开,通过Matlab代码实现对该优化算法的复现与应用。研究聚焦于微电网群在复杂运行环境下的经济调度问题,提出一种改进的秃鹰算法以提升传统优化算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的不足。文中详细阐述了微电网群的系统架构、目标函数构建(如最小化运行成本、降低碳排放)、约束条件(功率平衡、设备出力限制等),并通过仿真实验验证了所提算法在优化调度方案上的有效性与优越性。该研究为微电网群的低碳、经济、高效运行提供了可行的技术路径和仿真支持。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握智能优化算法(特别是改进秃鹰算法)在电力系统经济调度中的建模与实现方法;②复现高水平学术论文中的优化模型与算法,用于科研验证或二次开发;③为微电网群的能量管理、低碳调度等课题提供算法参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数设计、约束处理机制及算法迭代流程。同时可对比其他智能算法(如遗传算法、粒子群算法)的优化效果,深入分析改进秃鹰算法的优势与适用边界。
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