官网博客上Mac版GitHub的使用说明

在学习GitHub时,查阅了很多的资料,最后感觉GitHub官网上的微博很是不错,贴地拿出来翻译了一下,希望以后也对自己和他人有用。

原官网微博地址:https://github.com/blog/878-announcing-github-for-mac

拖拽请求,合并按钮,交叉队列,问题,页面,wiki--所有很棒的特性,让分享更容易。但这些特性只有在你把代码上传到GitHub后才变得精彩。

今天我们很高兴地宣布Mac版的GitHub

它是什么样的?

当您第一次启动Mac上的GitHub,我们会帮您设置GitHub上的帐户,发现仓库已经在你的电脑上。从那里,你可以开始管理资源库。

一旦你进入一个资料库,你就可以查看提交历史就像你在网络上。

而且你也可以在一个特定的提交中查看不同和执行某些操作。

一旦你做了一些改变,你就可以创建提交。

当你想快速改变分支时,按下快捷键⌘+ B,分支选择器会显示出来。

分支的变更会自动存储起来任何更改,直到你切换回分支 -- 强制关闭分支开关。如果您需要发布分支到GitHub上,创建一个新的分支,合并分支或删除分支开关要转移到分支工具栏上。

一旦你已经准备好分享你的提交,或拖动远程提交--只需按下同步分支按钮(Sync Branch)。我们将执行一个智能版本pull --rebase && push,减少合并提交,但不会重写你的合并。

自动更新

一旦你下载Mac版的GitHub,我们会发送更新并且应用程序将自动下载它们。留意那一点点更改列表的升级通知。

窗帘后面

如果没有一些开源项目,Mac版的GitHub就不会变的可能:

  • libgit2为应用程序提供了大部分的Git操作,使得每一次互动趋于平稳,灵敏和快速

  • objective-gitlibgit2在Cocoa和libgit2之间架设了无隙桥梁。

  • Chameleon为GUI提供了很大一部分。我们正在与Chameleon一起努力让我们的变更成为主体项目,但与此同时你可以检查出Josh's fork与我们所有的修改。

仅仅是开始

这仅仅是个开始 -- 我们真的为Mac版GitHub的未来而激动不已,希望你也将如此。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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