看了一些git教程后自己的总结

本文详细介绍了一系列Git常用命令的使用方法,包括代码状态查看、代码拉取、文件加入索引、查看待提交文件等内容,适用于初学者及需要复习Git操作的开发者。

平时在维护开源程序的时候我时常会用到git,在win下用eclipse的git插件,用gitbash,在Ubuntu下也用eclipse的git插件和git工具,在这几个工具里面切来切去,也让我遇到不少问题,有些一直困扰我,但是也会被我慢慢解决的,如下就是我的一些用法,都经过gitbash的实验,一般不会有问题。

我的开源程序地址:jshoper3x开源系统

 你可以通过这个程序来实验下面的git命令

1,如何在提交代码前看看我的代码中不同文件的状态?
    git status
 
2,如何把别人的代码拉取下来?
    git clone url
    url:一般都是在github上的仓库地址
    执行这个命令后,仓库就会被下载到你指定的目录
 
3,如何把新的文件加入到git的索引中?
    git add file1 file2 file3
    这么增加很多文件的话一定很烦,那么请使用git add . 把所有文件加入到git索引中
    git索引:代表了你的文件已经被git管理
 
4,如何看我将要提交到远程仓库的文件?
    git diff --cached
 
5,如何给我的提交增加备注说明?
    git commit -m “xxxx说明”这个命令是提交代码必须的
 
6,如何通过图形化的界面查看该项目的所有历史提交记录?
    gitk
 
7,如何查看项目的日志?也就是你的提交记录
    git log
 
8,如何合并git add 和git commit 命令的效果?
    git commit -a -m“xxx说明”
    注意,这会把所有文件add到git索引中,可能你会有不想被git管理的文件,所以你需要事先通过忽略文件来控制。
 
9,如何创建一个分支?
    git branch a
    a就是新分支,然后使用git checkout a来切换到a分支,创建分支的意义是,你可以在自己的分支下开发,在开发完成后和主版本master合并,尤其在团队中尤为重要
 
10,如何合并分支到主分支?
    git merge a master
 
11,如何删除已经合并的分支?
    git branch -D a
 
12,如何暂时保存我们的工作记录,去看一个例如修复版本bug的事情?
    git stash “xxxxx” 暂时记录你的工作状态
    进行你的修复工作
    git commit -a -m “xxx提交你的修复”
    git stash apply 回到你的工作
 
13,如何搞定远程分支和本地主版本的合并?
    git branch --track [远程分支的名称] origin/[远程分支的名称]
    例如:git branch --track a origin/a
    git pull a
    pull:这个命令同时做了下载远程a分支,并合并到本地master的动作。如果有冲突是会合并失败的,但是不会造成下载a分支失败。
 
14,如何根据关键字搜索其在代码中出现的位置?
    git grep -n  [key]
 
15,如果我想重置我的版本如何做?
    git reset --hard HEAD 
    这个命令会把你做过的所有未提交(git commit -m)的内容清空
 
16,如果我只想重置一个文件怎么做?
    git checkout --file
    这时只会check出一个未修改过的文件
 
17,如何修复一个已经提交文件中的错误?
    虽然有2种做法,创建一个新提交和checkout出老提交并修复,但是建议通过创建新提交去做。因为git对于历史内容被改动会出现不能合并的情况
    
 
 
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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