GIT概述与基本命令

一 GIT体系概述

GIT是企业开发过程中必不可少的版本管理系统。
还有另外一个比较热门的同样开源免费的版本管理工具SVN,比起GIT,SVN唯一的优势也就是操作简单了,其他方面都是被碾压的状态。

1、存储方式

GIT把内容按元数据方式存储类似k/v数据库,而SVN是按文件(新版svn已改成元数据存储)

2、使用方式

从本地把文件推送远程服务,GIT需要从最开始的工作区add到local cache(暂存区)、然后再commit到local repository(本地仓库)、最后push到remote git repository(远程git仓库)三个步骤。 而SVN只需要commint一步到位

SVN基本使用过程:
在这里插入图片描述
GIT基本使用过程:
在这里插入图片描述
GIT操作复杂的背后,换来的是强大的功能,如能直接在本地建立版本库,不用连网也能正常工作;强大的分支功能等等。

3、版本管理模式

git 是一个分布式的版本管理系统(我觉得是强大的核心原因),而要SVN是一个远程集中式的管理系统
集中式:
在这里插入图片描述
分布式:
在这里插入图片描述

二 GIT 核心命令使用

本地初始化GIT 仓库

#基于远程仓库克隆至本地
git clone <remote_url>
#当前目录初始化为git 本地仓库
git init  <directory>

本地添加

#添加指定文件至暂存区
git add <fileName>
#添加指定目录至暂存区
git add <directory>
#添加所有
git add -A
#将指定目录及子目录移除出暂存区
git rm --cached target -r
#添加勿略配置文件 .gitignore

本地提交

#提交至本地仓库
git commit file -m '提交评论'
#快捷提交至本地仓库
git commit -am '快添加与提交'

分支管理

#查看当前分支
git branch [-avv]
#基于当前分支新建分支
git branch <branch name>
#基于提交新建分支
git branch <branch name> <commit id>
git branch -d {dev}
#切换分支
git checkout <branch name>
#合并分支
git merge <merge target>
#解决冲突,如果因冲突导致自动合并失败,此时 status 为mergeing 状态.
#需要手动修改后重新提交(commit) 

远程仓库管理

#查看远程配置 
git remote [-v]
#添加远程地址
git remote add origin http:xxx.xxx
#删除远程地址
git remote remove origin 
#上传新分支至远程
git push --set-upstream origin master 
#将本地分支与远程建立关联
git branch --track --set-upstream-to=origin/test test

tag 管理

#查看当前
git tag
#创建分支
git tag <tag name> <branch name>
#删除分支
git tag -d <tag name>

日志管理

#查看当前分支下所有提交日志
git log
#查看当前分支下所有提交日志
git log {branch}
#单行显示日志
git log --oneline
#比较两个版本的区别
git log master..experiment
#以图表的方式显示提交合并网络
git log --pretty=format:'%h %s' --graph

官方客户端: https://git-scm.com/downloads
参考博文:https://blog.youkuaiyun.com/Free_Wind22/article/details/50967723

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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