从头开发git-1

传说linus十天就开发出了Git。Git开始的时候代码是什么样子呢,大型项目是怎么开始写的呢,是现有架构还是现有功能?如何测试呢?那些大神都是写代码只需要one pass吗?
从Git的开发历程,看能不能找出些痕迹。

Git源码

这个两个网站有Git历史源码
https://git.kernel.org/pub/scm/git/git.git/refs/?h=v0.99
https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/

能看到开发轨迹,从2015年4月7号的v0.01只有 几个文件,应该是第一天的代码。从v0.11到v0.02我们还是能看明白。十天Git就能自举,2015年4月17号大概是v0.3左右?到了4月20日的v0.5看起来就能pull,merge了。到了2015年4月28日,就出v0.07了,这时候代码就有点多。v0.99看起来和v0.7差不多。

从v0.01开始自己模仿重写Git。

v0.01

这个版本只有几个文件,注释比代码都长:
write-tree.c
update-cache.c
show-diff.c
README
read-tree.c
read-cache.c
Makefile
init-db.c
commit-tree.c
cat-file.c
cache.h

空函数版本:
https://github.com/fripSide/git-source-write.git

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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