Git常用命令和场景(二)--版本回退

本文介绍了如何使用Mercurial进行代码回退操作,并通过具体示例展示了如何回退到指定版本,同时指出了Mercurial与Git在版本管理方面的一些差异。

1. 首先使用hg log|more 查看要回退到的版本:

[lixinglei@bogon project]$ hg log|more
changeset:   1167:dc735d4b2c72
tag:         tip
user:        lixl
date:        Tue Sep 17 20:04:16 2013 +0800
summary:     需求10

changeset:   1166:7a44b481d073
user:        lixl
date:        Tue Sep 17 19:51:52 2013 +0800
summary:     需求9


changeset:   1165:b197a7ab17e0
user:        lixl
date:        Tue Sep 17 19:46:35 2013 +0800
summary:     bug3

changeset:   1164:e097b1d63397
user:        lixl
date:        Tue Sep 17 19:44:34 2013 +0800
summary:     requirement 1


如果要回退到1165版本,则使用hg update [版本号]:

[lixinglei@bogon projecte]$ hg update  1165
0 files updated, 0 files merged, 0 files removed, 0 files unresolved

但是注意,这个只是代码回退了,查看版本还是有点问题,这个有点诡异,貌似不像git那样有多种回退的方式可选择,这里暂时保留这个疑问?

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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