206-git的BUG分支及stash

本文介绍如何在遇到紧急BUG时使用Git的stash功能保存当前未提交的工作,创建BUG分支进行修复,修复完成后如何合并回主分支并恢复stash中保存的工作现场。





git的BUG分支及stash



假设我们在开发的过程中
遇到了一个紧急BUG需要修复

比如现在我们需要修复一个代号为001的BUG
那么我就要创建一个分支BUG-001来修复这个BUG
但是我们现在
正在dev这个分支上进行开发
而且还没有提交
那么应该怎么办呢


git提供了一个stash功能
可以把当前的工作现场保存起来
等以后需要的时候,就恢复这个工作现场

我们执行git stash

然后我们选择一下,在哪个分支上修复bug
比如我们要在master上修复bug
那么我们就在master上创建一个临时分支
git checkout master
git checkout -b bug-001
显示
切换到一个新分支 'bug-001'



修复完成之后
我们切换到master分支
并且完成合并
然后删除bug-001分支


然后我们现在需要回到dev分支接着开发
那么我们查看一下刚刚保存的stash
git stash list
显示了
stash@{0}:......

我们发现了这条记录
那么就恢复一下
git stash pop



 

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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