经验分享git命令入门到精通

本文介绍了如何设置Git用户信息,以及如何使用Git的各种命令进行仓库管理、文件操作、分支管理等核心功能。
在之前的教程中,我们已经学习了在机器上安装 git。本教程,我们将讨论如何使用 git,比如与 git 一起使用的各种命令。所以我们开始吧。

设置用户信息

这应该是安装完 git 的第一步。我们将添加用户信息 (用户名和邮箱),所以当我们提交代码时,会产生带有用户信息的提交信息,这使得跟踪提交过程变得更容易。要添加用户信息,命令是 git config:

$ git config --global user.name "Daniel" $ git config --global user.email "dan.mike@xyz.com"

添加完用户信息之后,通过运行下面命令,我们将检查这些信息是否成功更新。

$ git config --list

我们应该能够看到输出的用户信息。

GIT 命令
新建一个仓库

为了建立一个新仓库,运行如下命令:

$ git init

查找一个仓库

为了查找一个仓库,命令如下:

$ git grep "repository"

与远程仓库连接

为了与远程仓库连接,运行如下命令:

$ git remote add origin remote_server

然后检查所有配置的远程服务器,运行如下命令:

$ git remote -v

克隆一个仓库

为了从本地服务器克隆一个仓库,运行如下代码:

$ git clone repository_path

如果我们想克隆远程服务器上的一个仓库,那克隆这个仓库的命令是:

$ git clone repository_path

在仓库中列出分支

为了检查所有可用的和当前工作的分支列表,执行:

$ git branch

创建新分支

创建并使用一个新分支,命令是:

$ git checkout -b 'branchname'

删除一个分支

为了删除一个分支,执行:

$ git branch -d 'branchname'

为了删除远程仓库的一个分支,执行:

$ git push origin:'branchname'

切换到另一个分支

从当前分支切换到另一个分支,使用

$ git checkout 'branchname'

添加文件

添加文件到仓库,执行:

$ git add filename

文件状态

检查文件状态 (那些将要提交或者添加的文件),执行:

$ git status

提交变更

在我们添加一个文件或者对一个文件作出变更之后,我们通过运行下面命令来提交代码:

$ git commit -a

提交变更到 head 但不提交到远程仓库,命令是:

$ git commit -m "message"

推送变更

推送对该仓库 master 分支所做的变更,运行:

$ git push origin master

推送分支到仓库

推送对单一分支做出的变更到远程仓库,运行:

$ git push origin 'branchname'

推送所有分支到远程仓库,运行:

$ git push -all origin

合并两个分支

合并另一个分支到当前活动分支,使用命令:

$ git merge 'branchname'

从远端服务器合并到本地服务器

从远端服务器下载/拉取变更到到本地服务器的工作目录,运行:

$ git pull

检查合并冲突

查看对库文件的合并冲突,运行:

$ git diff -base 'filename'

查看所有冲突,运行:

$ git diff

如果我们在合并之前想预览所有变更,运行:

$ git diff 'source-branch' 'target-branch'

创建标记

创建标记来标志任一重要的变更,运行:

$ git tag 'tag number' 'commit id'

通过运行以下命令,我们可以查找 commit id :

$ git log

推送标记

推送所有创建的标记到远端服务器,运行:

$ git push -tags origin

回复做出的变更

如果我们想用 head 中最后一次变更来替换对当前工作树的变更,运行:

$ git checkout -'filename'

我们也可以从远端服务器获取最新的历史,并且将它指向本地仓库的 master 分支,而不是丢弃掉所有本地所做所有变更。为了这么做,运行:

$ git fetch origin $ git reset -hard master

好了,伙计们。这些就是我们使用 git 服务器的命令。我们将会很快为大家带来更有趣的教程。如果你希望我们对某个特定话题写一个教程,请通过下面的评论箱告诉我们。像往常一样, 欢迎您的各种意见和建议。


【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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