12、Git工作流:从集中式到功能分支

Git工作流:从集中式到功能分支

1. 集中式工作流要点

集中式工作流适用于以下场景:
- 独自工作或在小团队中工作。
- 追求速度时。
- 处理新的、未发布的项目时。

即使使用集中式工作流,也可以为正在进行的代码或临时代码审查创建分支。为了尽早合并上游更改并解决冲突,应频繁进行变基操作。建议使用 git pull --rebase 而非 git pull ,以避免创建合并提交。可以在Git配置中设置 pull.rebase 选项为 true ,这样在拉取代码时会自动进行变基操作。如果不小心创建了合并提交,只要还未将其推送到远程仓库,就有多种方法可以撤销。

2. 功能分支工作流概述

大多数情况下,会使用功能分支工作流。在开始新功能开发前,从主分支创建一个新分支进行工作,完成后再将功能分支合并回主分支。创建功能分支相当于拥有主分支的一个冻结版本,还能延迟将提交推送到主分支,保持主分支的稳定性。

2.1 使用场景

功能分支工作流适用于以下几种情况:
- 并行开发功能 :在团队中,通常无法等待一个开发者完成工作后另一个开发者才开始。开发者需要在同一代码库中并行开发多个功能。例如,一个团队修改页面设计,另一个团队添加额外内容。即使独自工作,也可能在开发一个功能时需要切换到另一个功能,这时就需要一种方式来保存未完成的代码。
- 代码审查 :无论团队规模大小或同时开发多少功能,如果需

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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