git

1、将本地的git仓库与github关联

git config --global user.name shdghdh
git config --global user.email "8888888888@qq.com"
ssh-keygen -t rsa -C "8888888888@qq.com"

在“C:\Users\Administrator\.ssh”下生成了两个文件

把公钥文件用记事本打开,粘贴到github中的相应位置,到此为止,下面就可以愉快的上传代码了

2、测试一下该SSH key

ssh -T git@github.com

密码正确后你会看到下面这段话,如:
Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not
# provide shell access.

 

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初始化  git init 

查看版本  git status  

 

添加到暂存区 git add demo1.html
                     git add .  全部添加到暂存区的意思  (绿色暂存区  红色工作区)

暂存区放到版本库  git commit
                             git commit  -m "change demo1"

工作区放到暂存区到版本库的简写  git commit -a -m "add drag.js"

                                                    -a 先把工作区添加到暂存区 ,-m再添加到版本区

对比:
git diff 工作区与暂存区的对比
git diff --cached(--staged)暂存区域版本库的对比                     

git diff master 工作区与版本库的对比

撤销:
git reset HEAD drag.js暂存区撤销回工作区
git checkout -- drag.js 工作区的销毁掉
git commit --amend 撤销提交操作   
比如忘记提交另一个,就要撤销 git commit -m "change3 drag.js and demo1.html" --amend

删除
git rm test.txt 删除暂存区的文件(工作区要先删除)
git rm -f test.txt 删除暂存区和工作区的文件

git rm --cached test.txt 删除工作区的,但不会删除暂存区的

git push -u origin master               # 将本次更改更新到github项目上去

 

git pull origin master 将远程仓库里面的项目拉下来

dir  查看有哪些文件夹

git rm -r --cached target 删除target文件夹

git commit -m ‘删除了target’

每次增加文件或删除文件,都要commit 然后直接 git push -u origin master,就可以同步到github上了

 

恢复
1.查看版本 git log
2.拷贝commit id
git checkout awewrewrew 恢复(对文件的还原)
git rest --hard awewrewrew 恢复版本(对版本的还原)
git rest --hard HEAD^回到上一个(^指针往回找)

git rest --hard HEAD~2回到前面两个(跳过两个版本)

1.git reflog 查看操作行为
2.拷贝commit id

git rest --hard awewrewrew 回到现在的版本

 

传到网站上
git remote  查看远程仓库的名字
git remote -v  查看远程仓库对应的地址

git push origin master 往github进行同步

 

修改账号密码
git config --global user.name "mmm"
git config --global user.email "xxxx@qq.com"
客户端上也要修改
克隆地址   git clone https://github.com/sayid760/vue-chat.git

 



分支
git branch 查看分支  
git branch new1 创建分支(但是还没在分支上)
git checkout new1  切换到new1分支上 (切换回master分支 git checkout master)
git checkout -b new2 简写,创建new2分支再切换到new2分支上
git merge new1合并到new1分支

 

 

删除分支
git branch -D new1

 

常用:

添加到暂存区
git add . 
再添加到版本区
git commit -m "add project" 
把当前分支推送到远程仓库 
git push origin master 

 

用分支提交改动:

创建一个新分支
git branch newbranch
输入这条命令检查是否创建成功
git branch
切换工作分支
git checkout newbranch (git branch确认下)
改动提交到新的分支上
git add .
git commit -m "add project" ( git status 检查下提交情况)
将新分支提交的改动合并到主分支上
git merge newbranch
查看产生冲突的文件
git diff
push代码
git push -u origin master
删除这个分支
git branch -D newbranch

 

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遇到的坑:

1、git错误:fatal: Not a git repository (or any of the p
提示说没有.git这样一个目录,解决办法如下:
git init即可

2、新增内容在文件夹时,cd进入文件夹路径再add新内容

 

 

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回滚merge操作:

误将dev合并到了master分支,现要回滚merge操作
⑴ 首先git reflog (查看merge操作的上一个提交记录的版本号)
ee0ee93 HEAD@{0}: merge dev: Merge made by the ‘recursive’ strategy.
7335548 HEAD@{1}: checkout: moving from dev to master
可以看到需要回滚到 7335548 这个提交记录上

⑵ 执行git reset –hard 7335548 (回滚到某个版本号)
再次查看提交记录:
7335548 HEAD@{0}: reset: moving to 7335548
ee0ee93 HEAD@{1}: merge dev: Merge made by the ‘recursive’ strategy.

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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