11、集中式工作流的Git使用指南

集中式工作流的Git使用指南

1. 代码审查与新项目开发

在开发过程中,并非所有代码都需要进行审查。你可以创建一个分支,针对新的或复杂的功能请求临时的代码审查,但并非每个新功能都需要进行代码审查。

当处理有严格截止日期的新项目时,快速推进的需求往往更为强烈。在这种情况下,等待代码审查可能会带来较大的不便。对于未发布的项目,由于其影响较小,对错误的容忍度相对较高,因此在将代码推送到主分支之前,无需对每个提交进行过于细致的审查。

2. 集中式工作流最佳实践

在团队中使用集中式工作流时,有两个重要的实践需要牢记:
- 尽早且频繁地变基(Rebase) :在推送到主分支之前,通常需要进行变基操作,以避免产生合并提交。即使在将本地提交的代码推送到远程仓库之前,将工作变基到主分支上的新提交代码也是有益的,这样可以及时引入错误修复或构建功能所需的代码。建议使用 git pull --rebase 而不是 git pull ,以将本地主分支上的提交变基到 origin/main 上,避免创建合并提交。
- 避免意外的合并提交 :有时,本地主分支可能会与远程 origin/main 分支产生分歧。例如,当你有未推送的本地提交,而远程 origin/main 有其他人推送的新提交时,执行简单的 git pull 会创建一个合并提交。合并提交会增加不必要的提交,使Git历史审查变得更加困难。如果不小心创建了

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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