How to use Tower on Mac to control your local Xcode Projects

本文介绍了使用 Tower 进行 Git 操作的一些实用技巧,包括通过拖放操作来添加、打开和初始化文件夹;创建文件夹并按拖放方式对它们进行排序;为仓库设置图标;在侧边栏中按分支或标签进行分组;跟踪分支;在外部应用程序中打开仓库文件夹;以及在 Finder 中显示文件和文件夹。

In the first post of our Tower Tips and Tricks series we introduced you to Tower’s powerful drag and drop features. Our second post is all about keeping things organized.

 

1. Add /open / init folders per drag and drop

Drag a folder (or, if Tower is running, even multiple folders!) from Finder onto Tower’s dock icon to add/open/init in Tower.

 

2. Create folders / sort per drag and drop

In order to keep your repositories organized in Tower’s dashboard, you can create folders to group your repositories.

 

You can sort the folders and repositories simply per drag and drop. It’s that easy.

 

3. Repository icons

Include an image file named “Icon.png/jpg/gif” in the root folder of your repo to have it shown in the Dashboard.

 

3. Group Branches

Group branches/tags in the sidebar: simply use “/” as a separator character in branch/tag names to get a virtual folder structure.

 

4. Track Branches

Use “trackings” to have default push/pull connections and the “ahead/behind” badges in Tower.

Either set up tracking when you publish a local branch or right-click on a branch and select “Add Tracking”.

 

5. Open a Repository Folder in an External Application

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Drag the folder icon in Tower’s window title bar on an external app to open the repo’s root folder in that app.

 

6. Reveal Files / Folders in Finder

“Reveal in Finder” (Toolbar) shows selected files (in ‘Status’ view) or the repo’s root folder in the Finder.

 

If you have any questions about these features, please contact us. We’ll be happy to answer them.

 

In the next post we will show you the best ways to work with your code in Tower. Make sure to subscribe to our blog, so you won’t miss it. You can also follow us on Twitter.

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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