[学]git 原理学习

本文深入探讨了Git的工作原理,并重点介绍了如何管理和理解分支的概念。文章提供了关于Git中三种文件状态(已提交、已修改、已暂存)的解释,并通过实例帮助读者更好地掌握Git的使用技巧。

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http://blog.youkuaiyun.com/chenj_freedom/article/details/50543152    比较详细,还是没看懂。  关于分支。
http://www.nowamagic.net/academy/detail/48160210            三种文件状态:已提交,已修改,已暂存。
 

原理简图如下(图片来自网络):

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posted @ 2016-11-28 14:14 Newman·Li 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
### Python相关框架和技术要点 #### Web框架 - **Flask** 是一个轻量级的Python Web框架,基于WSGI开发,适用于多种服务器。它支持Jinja2和Mako等多种模板系统,并且可以与SQLAlchemy和Peewee等ORM框架集成[^1]。 - 自动配置:Flask通过简单的配置即可快速启动和运行。 - 视图开发:使用`@app.route`装饰器来定义路由,处理HTTP请求。 - RESTful API开发:Flask非常适合用于构建RESTful API服务。 - 常用装饰器:除了`@app.route`,还可以使用`@login_required`等装饰器进行权限控制。 - **Django** 是一个高级的Python Web框架,内置了许多功能强大的模块,适合大型项目的开发。 - 自动配置:Django提供了自动化的配置管理,简化了项目设置过程。 - 视图开发:Django的视图可以通过函数或类来实现,支持复杂的业务逻辑。 - RESTful API开发:结合Django REST framework可以轻松地创建RESTful API。 - 常用装饰器:Django也提供了丰富的装饰器,如`@login_required`、`@permission_required`等。 #### ORM框架 - **SQLAlchemy** 是一个功能强大且灵活的ORM框架,支持多种数据库后端。 - 模型定义:通过定义类来映射数据库表结构。 - 查询操作:提供了一套完整的查询API来进行数据检索。 - 关系映射:支持一对一、一对多、多对多等各种关系的映射。 - **Peewee** 是一个小型但功能齐全的ORM框架,易于上手。 - 模型定义:同样通过类来定义模型。 - 查询操作:提供简洁的查询接口。 - 关系映射:支持基本的关系映射功能。 - **Django ORM** 是Django框架自带的ORM工具,专为Django设计。 - 模型定义:通过定义模型类来表示数据库表。 - 查询操作:提供高效的查询集(QuerySet)机制。 - 关系映射:支持各种复杂的关系映射。 #### 数据库 - **MySQL** - DDL/DML/DQL:掌握创建表、修改表结构、插入数据、更新数据以及查询数据的基本命令。 - 索引原理与优化:了解索引的工作原理及其对性能的影响。 - 基础SQL调优:学习如何编写高效的SQL语句以提高查询速度。 - 事务(ACID):理解事务的概念及其实现。 - 隔离级别:熟悉不同事务隔离级别的特性和应用场景。 - **Redis** - 常用数据结构:包括String、Hash、List、Set、ZSet等。 - 基础命令:掌握常用的数据操作命令。 - 应用场景:如缓存、Session共享等。 #### 开发工具与环境 - **IDE** - **PyCharm**:专业的Python开发环境,提供代码编辑、调试等功能。 - **VS Code**:轻量级但功能强大的编辑器,支持丰富的扩展插件。 - **构建工具** - **pipenv**:用于管理和虚拟化Python项目的依赖包。 - **poetry**:另一个流行的Python项目管理和打包工具。 - **版本控制** - **Git**:掌握常用的Git命令,如clone、commit、push、pull、branch、merge等。 - **GitHub/GitLab协作流程**:了解如何在团队中使用这些平台进行代码协作。 #### 操作系统 - **Linux常用命令** - 文件操作:如ls、cp、mv、rm等。 - 进程管理:如ps、top、kill等。 - 网络配置基础:如ifconfig、netstat等。 ```python # 示例:Flask应用中的路由和视图函数 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return "Hello, World!" @app.route('/login', methods=['POST']) def login(): # 登录逻辑 return "Logged in successfully" ``` ```python # 示例:使用SQLAlchemy定义模型 from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relationship, sessionmaker Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) email = Column(String) engine = create_engine('sqlite:///example.db') Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() ```
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