git使用说明

GitHub,git,SVN和tortoisesvn介绍
git和svn,既是版本管理系统,也可以看作客户端的名称。
github是托管平台,可以在上面建立你的git仓库。
tortoisesvn是svn的客户端。
 
 
Linus为Linux Kernel Project发起的版本控制项目。
HEAD代表当前最新状态。
tag为某个状态的标签。
SHA1为每个提交日志的唯一标识。
  
install:
  
apt-get install git-core
  
  
git clone:
  
git仓库可以使用git clone获得:
git clone git://url
  
也可以通过浏览器浏览。
http://url/gitweb/
  
通过git pull更新仓库,使用git init-db初始化自己的仓库。
  
  
config:
  
开发人员需要为git仓库配置相关信息,这样在提交代码时,这些信息会自动
反映在git仓库的日志中。
  
git config user.name "your name"
git config user.email yourname@email_server
git config core.editor vim
git config core.paper "less -N"
git config color.diff true
git config alias.co checkout
  
git config alias表示,可以用git co代表git checkout。git var -l可以查看
已经设置的配置。
  
  
diff:
  
开发人员在本地进行开发后,可以使用git diff查看改动。
除了直接比较当前开发后的改动外,git diff还可以:
  
git diff tag                    比较tag和HEAD之间的不同。
git diff tag file               比较一个文件在两者之间的不同。
git diff tag1..tag2             比较两个tag之间的不同。
git diff SHA11..SHA12           比较两个提交之间的不同。
git diff tag1 tag2 file or
git diff tag1:file tag2:file    比较一个文件在两个tag之间的不同。
  
  
ORIG_HEAD用于指向前一个操作状态,因此在git pull之后如果想得到pull的
内容就可以:
  
git diff ORIG_HEAD
  
git diff --stat                 用于生成统计信息。
git diff --stat ORIG_HEAD
  
  
apply:
  
git apply相当于patch命令。
--check 检查能否正常打上补丁,-v verbose模式, -R reverse模式,反打补丁。
  
  
log:
  
git log file                    查看一个文件的改动。
git log -p                      查看日志和改动。
git log tag1..tag2              查看两个tag之间的日志。
git log -p tag1..tag2 file      查看一个文件在两个tag之间的不同。
git log tag..                   查看tag和HEAD之间的不同。
  
  
commit:
  
git commit -a -e        提交全部修改文件,并调用vim编辑提交日志。
git reset HEAD^ or
git reset HEAD~1        撤销最后一次提交。
git reset --hard HEAD^  撤销最后一次提交并清除本地修改。
git reset SHA1          回到SHA1对应的提交状态。
  
  
add/delete/ls:
  
git add -a              添加所有文件。除了.gitignore文件中的文件。
git rm file             从git仓库中删除文件。
git commit              添加或是删除后要提交。
  
git ls-files -m         显示修改过的文件。
git ls-files            显示所有仓库中的文件。
  
git中有四种对象:blob、tree、commit、tag。
blob代表文件,tree代表目录,commit代表提交历史,tag代表标签。
这四种对象都是由SHA1值表示的。在仓库的.git目录中保存了git管理仓库
所需要的全部信息。
  
git ls-tree HEAD file   显示file在HEAD中的SHA1值。
git cat-file -t SHA1    显示一个SHA1的类型。
git cat-file type SHA1  显示一个SHA1的内容。type是blob、tree、commit、tag之一。
  
patch:
  
git format-patch -1     生成最后一个提交对应的patch文件。
git am < patch          把一个patch文件加入git仓库中。
git am --resolved       如果有冲突,在解决冲突后执行。
git am --skip           放弃当前git am所引入的patch。
  
  
conflict:
  
git merge               用于合并两个分支。
git diff                如果有冲突,直接使用diff查看,
                        冲突代码用<<<和>>>表示。手动修改冲突代码。
git update-index        更新修改后的文件状态。
git commit -a -e        提交为解决冲突而修改的代码。
  
  
branch:
  
git branch -a           查看所有分支。
git branch new_branch   创建新的分支。
git branch -d branch    删除分支。
git checkout branch     切换当前分支。-f参数可以覆盖未提交内容。
  
  
daemon:
  
有时更新公共代码仓库使用patch的方式,或者直接
用git pull git://ip/repo branch
的方式更新每个人的代码。使用git pull的方式需要
提交代码的机器运行:
git daemon --verbose --export-all --enable=receive-pack --base-path=/repo
  
  
request-pull:
  
  
git request-pull start url      用于产生本次pull请求的统计信息。
  
  
clean:
  
  
git clean -dxf          用于清除未跟踪文件。
git clean -dnf          可以显示需要删除的文件,但不包括被.gitignore忽略的。
git reset --hard HEAD   用于清除跟踪文件的修改。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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