git的使用

本文详细介绍了如何在Windows环境下安装配置Git,并通过实例演示了如何在Android Studio中设置Git,创建版本库,以及如何从GitHub上克隆项目。

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windows下的。
第一步 : 1.先 下载git版本控制,一路next,就可以。
                2.开始菜单中打开 git bash,敲入下面俩个命令,记住写在一行。

git config --global user.name "Your Name"   git config --global user.email "email@example.com"
注意:
1.将上方的 Your Name 换成你自己的名字,随意起都行。
2.将上方的 email@example.com 换成你自己的邮箱。
3.讲一下 git config 命令的 --global 参数,用了这个参数,表示你这台机器上所有的Git仓库都会使用这个配置,当然也可以对某个仓库指定不同的用户名和Email地址。


第二步:Android Studio配置Git

使用快捷键Ctrl+Alt+S打开Settings,接着点击Version Control --> GitPath To Git Executable上输入Git的存放位置,如下图:

Git
Git

之后点击旁边的Test按钮,如果出现如下的成功提示,说明Git配置成功。
Git
Git

接着按照下图配置你的Github账号密码,输入完成之后点击Test按钮,如果账号密码都正确的话就会提示成功,那么就可以继续往下走了:
Github

第三步:创建版本库
什么是版本库呢?版本库又名仓库,英文名 repository ,你可以简单理解成一个目录,这个目录里面的所有文件都可以被Git管理起来,每个文件的修改、删除,Git都能跟踪,以便任何时刻都可以追踪历史,或者在将来某个时刻可以“还原”。

什么是版本库呢?版本库又名仓库,英文名repository,你可以简单理解成一个目录,这个目录里面的所有文件都可以被Git管理起来,每个文件的修改、删除,Git都能跟踪,以便任何时刻都可以追踪历史,或者在将来某个时刻可以“还原”。

所以,创建一个版本库非常简单,首先,选择一个合适的地方,创建一个空目录:

$ mkdir learngit
$ cd learngit
$ pwd
/Users/michael/learngit

pwd命令用于显示当前目录。在我的Mac上,这个仓库位于/Users/michael/learngit

如果你使用Windows系统,为了避免遇到各种莫名其妙的问题,请确保目录名(包括父目录)不包含中文。

第二步,通过git init命令把这个目录变成Git可以管理的仓库:

$ git init
Initialized empty Git repository in /Users/michael/learngit/.git/

瞬间Git就把仓库建好了,而且告诉你是一个空的仓库(empty Git repository),细心的读者可以发现当前目录下多了一个.git的目录,这个目录是Git来跟踪管理版本库的,没事千万不要手动修改这个目录里面的文件,不然改乱了,就把Git仓库给破坏了。

如果你没有看到 .git目录,那是因为这个目录默认是隐藏的,用 ls -ah命令就可以看见。

创建版本库
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什么是版本库呢?版本库又名仓库,英文名repository,你可以简单理解成一个目录,这个目录里面的所有文件都可以被Git管理起来,每个文件的修改、删除,Git都能跟踪,以便任何时刻都可以追踪历史,或者在将来某个时刻可以“还原”。

所以,创建一个版本库非常简单,首先,选择一个合适的地方,创建一个空目录:

$ mkdir learngit
$ cd learngit
$ pwd
/Users/michael/learngit

pwd命令用于显示当前目录。在我的Mac上,这个仓库位于/Users/michael/learngit

如果你使用Windows系统,为了避免遇到各种莫名其妙的问题,请确保目录名(包括父目录)不包含中文。

第二步,通过git init命令把这个目录变成Git可以管理的仓库:

$ git init
Initialized empty Git repository in /Users/michael/learngit/.git/

瞬间Git就把仓库建好了,而且告诉你是一个空的仓库(empty Git repository),细心的读者可以发现当前目录下多了一个.git的目录,这个目录是Git来跟踪管理版本库的,没事千万不要手动修改这个目录里面的文件,不然改乱了,就把Git仓库给破坏了。

如果你没有看到.git目录,那是因为这个目录默认是隐藏的,用ls -ah命令就可以看见。

也不一定必须在空目录下创建Git仓库,选择一个已经有东西的目录也是可以的。不过,不建议你使用自己正在开发的公司项目来学习Git,否则造成的一切后果概不负责。

下面这部分,我还没用,先记一下
现在我们编写一个 readme.txt文件,内容如下:
Git is a version control system.
Git is free software.

一定要放到learngit目录下(子目录也行),因为这是一个Git仓库,放到其他地方Git再厉害也找不到这个文件。

和把大象放到冰箱需要3步相比,把一个文件放到Git仓库只需要两步。

第一步,用命令git add告诉Git,把文件添加到仓库:

$ git add readme.txt

执行上面的命令,没有任何显示,这就对了,Unix的哲学是“没有消息就是好消息”,说明添加成功。

第二步,用命令git commit告诉Git,把文件提交到仓库:

$ git commit -m "wrote a readme file"
[master (root-commit) eaadf4e] wrote a readme file
 1 file changed, 2 insertions(+)
 create mode 100644 readme.txt

简单解释一下git commit命令,-m后面输入的是本次提交的说明,可以输入任意内容,当然最好是有意义的,这样你就能从历史记录里方便地找到改动记录。

嫌麻烦不想输入-m "xxx"行不行?确实有办法可以这么干,但是强烈不建议你这么干,因为输入说明对自己对别人阅读都很重要。实在不想输入说明的童鞋请自行Google,我不告诉你这个参数。

git commit命令执行成功后会告诉你, 1 file changed:1个文件被改动(我们新添加的readme.txt文件); 2 insertions:插入了两行内容(readme.txt有两行内容)。

如何从GitHub上clone一个repository到Android studio?

使用Git clone项目到本地中是很简单的,在Android Studio中也是如此,首先找到你喜欢的项目,fork到你自己的仓库之后,点击Clone or Download按钮,复制地址,如下图所示:

github
github

接下来回到Android Studio,按照下图的操作可以打开clone的对话框,在地址栏中粘贴刚才复制的地址,点击Test按钮,测试是否可以通过,如果成功,那么久可以点击Clone导入项目了。
clone项目
clone项目

Clone

如何从本地导入GitHub?

再说
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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