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我也要
忽略文件默认为当前目录的.gitignore。
也可以通过修改全局配置git-config的excludesfile指定全局忽略文件。
$: git config --global core.excludesfile ~/.gitignore
养成一开始就设置好.gitignore的好习惯:
创建~/.gitignore，并在其中添加内容：
*.[oa]
*~
*.map
*.order
*.txt
*.symvers
*.mod
*.cmd
cscope*
tags
vmlinux
[zu]Image
Image
.tmp*
*.swp
*.gz
*.txt
.svn
*.ko
modules.builtin
piggy.gzip
Linux system
Pattern Recognition 投稿过程记录，含Elsevier Latex模板使用
Pattern Recognition 投稿过程记录，含Elsevier Latex模板使用 最近在Pattern Recognition投出了一个文章，纯纯属于是第一次投稿，感觉自己写了一坨屎，事实是这确实也是一坨屎，现在是投了之后在等待一个拒稿的状态。 但是还是记录一下一些流程 1. 下载模板 在出版商Elsevier的栏目里有对于稿件的结构要求，也提供了Latex模板。同时，也给作者提供了Guides, 可以仔细阅读。下面这个连接咱们可以下载到Guides以及看到一些文章的要求。 https://ww
Git使用中ignore配置
ignore中配置 .idea .out **/*.iml **/target
PX4 Gazebo仿真进阶：自定义飞机模型和地图的完整指南
本文详细介绍了如何在PX4 Gazebo仿真中自定义飞机模型和地图模型，包括文件架构解析、参数调整指南、地图定制技巧及常见问题解决方案。通过实战步骤和性能优化建议，帮助开发者高效完成复杂场景的飞行控制算法测试。
配置git ignore
如果某些文件（如 .classpath 或 target/ 下的文件）在创建 .gitignore 之前已经被 Git 跟踪（即已经执行过 git add），仅仅修改 .gitignore 不会生效。建议保留一个模板文件（如 application-example.yml 或 .env.example）供团队成员参考，并在 .gitignore 中排除实际使用的本地副本。切勿提交包含明文密码、密钥的文件，如 application-prod.yml、.env、*.key。
英飞凌TC3xx--深度手撕HSM安全启动(三)--TC3xx HSM系统架构
TC3xx的HSM内核是一颗32位的ARM Cortex M3，主频可达100MHz，支持对称算法AES128、非对称算法PKC(Public Key Crypto) ECC256、Hash SHA2，以及TRNG（真随机数生成）。
SPME/IP PPT详解
什么是中间件？它是操作系统与应用程序之间的一块代码，它对于应用程序提供了一些标准接口，屏蔽了应用程序与底层的一些交互，上层应用程序只要和中间件进行交互就可以了，这样就可以达到一个解耦的目的。SOMEIP其实是一个中间件，它是操作系统与应用程序之间的一段代码，它是可以运行在TCP/IP之上的，可以在很多平台上使用，可以适配较多的操作系统，可以提供很多接口。经过序列化之后，在网络上传输的是一些101010这样的二进制流。SOME/IP可以承接应用层的一些数据，进行打包放到传输层。
idea git commit全局ignore配置
在开发时，提交开发代码到git，需要剔除一些不需要提交的文件。那么可以配置一个全局ignore文件。我的是在C:\Users\Windows，文件名.gitconfig。
华为od 面试八股文_Android安卓_05_含答案
华为od 面试八股文_Android安卓_05_含答案
android xml ignore,配置Android Git .ignore文件
使用git对项目进行版本控制时，总会因为编译生成的文件而发愁，.ignore的出现解决了这个问题。可以通过配置ignore文件对文件进行忽略，下面是我AndroidStudio中.ignore文件的通用配置，该文件是项目顶级目录的.ignore。.ignore文件通用配置# Built application files*.apk*.ap_# Files for the ART/Dalvik VM...
pytest学习和使用19-pytest断言失败后，怎样保持后续的断言继续执行？（pytest-assume）
【代码】pytest学习和使用19-pytes断言失败后，怎样保持后续的断言继续执行？
智能家居系统设计：基于MATLAB的智能家居系统设计和仿真，包括智能家居控制、家庭能源管理和家庭安全监控
基于 MATLAB 的智能家居系统设计方法可以有效地解决各类智能家居问题。
git配置全局ignore
git配置全局ignore的步骤如下： 1、在用户目录文件夹下(我的是在C:\Users\jinweilu)创建gitignore文件，文件内容如下： .DS_Store */.DS_Store *.class *.iws *.iml *.ipr .idea .idea/* *.bak target target/* .gradle/ .DS_Store .project .settings/ *.pyc *.log *.stats *.apk *.ap_ *....
滑块逆向及流程分析
本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！
git中 .ignore文件的配置 忽略不想上传的文件
1、配置语法： 以斜杠“/”开头表示目录； 以星号“*”通配多个字符； 以问号“?”通配单个字符 以方括号“[]”包含单个字符的匹配列表； 以叹号“!”表示不忽略(跟踪)匹配到的文件或目录； 此外，git 对于 .ignore 配置文件是按行从上到下进行规则匹配的，意味着如果前面的规则匹配的范围更大，则后面的规则将不会生效； 2、示例： ...
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
idea配置git的ignore文件
ignore对未提交的本地文件起到管理作用，如果已经被git所管理，需要删除git的暂存区文件。 1 idea安装ignore插件 planA：可以直接在settings的plugins中搜索ignore进行安装 planB：也可以直接通过 链接: IDEA官网插件. 下载插件，然后本地安装 2 使用ignore插件 2.1 引入ignore 对git所管理的项目，右键新建 .ingore文件，并选定为git类型 2.2 忽略特定文件 对希望忽略的文件或者文件夹，添加至ingores的管理中
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
git中ignore文件配置
在项目中我们有一些文件是不能公开的，或者说是每个人需要单独配置的，那么这个时候使用 git 就不能上传这些文件。此时就需要对 .gitignore 文件进行配置。 git 的忽略原则：参考 廖雪峰的git忽略特殊文件 忽略操作系统自动生成的文件，比如缩略图等； 忽略编译生成的中间文件、可执行文件等，也就是如果一个文件是通过另一个文件自动生成的，那自动生成的文件就没必要放进版本库，比如Ja...
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.ignore idea中使用git的时候忽略掉不重要的文件的配置
1、idea配置git.ignore文件的方法 在git的.gitconfig文件外（附近）创建一个git.ignore文件，内容如第二点，然后在.gitconfig添加如下内容：(引入git.ignore文件内容） #引入git忽略idea中部分文件的配置文件 [core] excludesfile = C:/Users/SUN/git.ignore 2、git.ignore文件内容 # class *.calss # log *.log *.lock # package *.jar *.war
ios git ignore 文件配置
关于git ignore文件配置 这里是我配置好的ignore文件 链接:https://pan.baidu.com/s/1vgiYcgPJwQXWb2O-rhrj6Q 密码:4paj ignore 文件的使用 1. cd 项目所在根路径 2. touch .gitignore 生成gitignore文件 3. open .gitignore 打开文件 4. ...
git ignore files配置
方式一 在仓库目录下新建一个名为.gitignore的文件（因为是点开头，没有文件名，没办法直接在windows目录下直接创建，必须通过右键Git Bash，按照linux的方式来新建.gitignore文件）。 .gitignore文件对其所在的目录及所在目录的全部子目录均有效。...
git ignore 文件配置
ignore文件就是配置git提交的时候需要忽略的文件。文件名是.gitignore 放在仓库的根目录下。主要用于忽略产生的各种中间文件，毕竟我们只维护代码就可以了。GitHub已经为我们准备了各种配置文件，只需要组合一下就可以使用了链接在这里gitignore文件的语法 以斜杠“/”开头表示目录； 以星号“*”通配多个字符； 以问号“?”通配单个字符 以方括号“[]”包含单个字符的匹配列表； 以
git的ignore配置
在提交代码时，有好多文件像.pyc之类的不需要提交，可以通过下面的方式进行避免 在.gitignore 文件中添加每次提交需要忽略的修改 git rm -r --cached “*.pyc” git commit -m “注释” git push origin <远程分支> ...
git常用指令和ignore的配置方法
转载至转载请标明：http://blog.youkuaiyun.com/zxyudia/article/details/67633321 要很好的掌握Git，先要明白四个名词概念： Workspace（工作区）：新添加的，和修改的未add操作的。 Stage（暂存区）：add操作过后，会进入暂存区。 Repository(本地仓库)：commit操作后，会进入本地仓库。 Remote(远程仓库...
maven_git_ignore配置
#common ignore .idea/ .svn/ *.iml .settings/ .classpath .project /lib/ /logs/ settings.gradle#java files ignore *.class # Package Files # *.jar *.war *.ear hs_err_pid*#maven ignore target/ src/main/web
12-git-pycharm配置.ignore文件
git-pycharm配置.ignore文件
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