git配置

本文详细介绍了Git的工作空间、暂存区、本地仓库及远程仓库的概念,指导如何配置Git环境,包括生成并提交SSH公钥至Gerrit,以及一系列的Git全局配置命令,帮助读者理解并掌握Git的基本操作。

 

WorkSpace:需要通过Git进行版本控制的目录和文件,这些目录和文件组成了工作空间

Index/Stage:暂存区,或者叫待提交更新区

Local Repo:本地仓库,一个存放在本地的版本库

Remote Repo: 远程仓库

客户端配置:

可以使用git CMDgit bash, git bash继承了linux的命令

生成public-key,并提交到gerrit后台

执行git bash,在命令行输入:ssh-keygen –t rsa

一路按回车

在个人目录的.ssh目录下(/c/Users/hemp/.ssh)有公私钥,id_rsa.pub() id_rsa()

登陆gerrit,在SSH public keys设置id_rsa.pub的内容保存到个人资料的ssh public key,可以保存多个,一个终端一个

运行以下命令配置环境(需要进入相应git库的目录执行)

git config --global user.name <your_user_name>

git config --global user.email <your_email>

git config --global core.autocrlf input

git config --global core.filemode false

git config --global core.diff auto

git config --global core.status auto

git config --global core.branch auto

git config --global core.autocrlf false

git config --local core.autocrlf false

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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