Git的简单使用

本文介绍了Git这一免费开源的分布式版本控制系统的基本使用方法,包括安装过程、配置个人身份信息、创建及提交本地代码仓库,并演示了如何与远程GitHub账户进行同步。

Git的简单使用

  • Git的介绍

Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。
Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。
Torvalds 开始着手开发 Git 是为了作为一种过渡方案来替代 BitKeeper,后者之前一直是 Linux 内核开发人员在全球使用的主要源代码工具。开放源码社区中的有些人觉得BitKeeper 的许可证并不适合开放源码社区的工作,因此 Torvalds 决定着手研究许可证更为灵活的版本控制系统。尽管最初 Git 的开发是为了辅助 Linux 内核开发的过程,但是我们已经发现在很多其他自由软件项目中也使用了 Git。例如 很多 Freedesktop 的项目迁移到了 Git 上。

  • Git的安装

如果是window就要到网上下载一个Git For Window,可到下述网站下载https://git-for-windows.github.io/ 点击 Download,跳转到 Github ,下载对应安装包。然后使用Git bash来使用Git命令。

如果你的系统是Linux的话,直接打开shell输入安装:

sudo apt-get install git


  • Git的用法

  • 创建代码仓库
配置身份:
git config --global user.name "xxx"
git congif --global user.email "xxx@qq.com"

接下来使用命令生成SSH Keys:
ssh-keygen -t rsa -C “xxxx@xx.com”

创建本地仓库:
在创建一个文件夹作为本地仓库,在命令中进入该文件夹使用命令
git init

接下来会产生一个.git文件夹,默认是隐藏的,使用ls -al可看。
  • 提交本地代码

创建完代码仓库,接下来说下如何提交代码,我们是先用add命令把要提交的内容都加进来,然后commit才是真的去执行提交操作!命令例子如下,你可以一次次慢慢添加,当然也可以全部提交,直接git add .即可完成! 我们现在工程目录下创建一个readme.txt的文件试试,随便写点东西,然后依次输入下述指令:

git add readme.txt
git commit -m "Wrote a readme file"

-m的意思是提交的时候价格记录一下变动
  • 与远程github账户同步

先配置SSH keys,进到本地的c:/users/xxxx/.ssh/找到id_rsa.pub,然后在github上添加SSH keys,把里面的公钥复制上去。

用自己账号在github网站上新建一个repository名字为rname,你的账号名字为username,然后用该命令与远程仓库建立同步连接,使用一次后以后不用在同步。

git remote add origin git://github.com/username/rname.git


接下来使用命令将本地的版本库推送到github的仓库上。

git push -u origin master

-u是第一次推送的时候加上的,以后的推送不用该参数


  • 克隆代码到本地
使用该命令来克隆github上的库到本地的位置

git clone git://github.com/username/rname.git



 


混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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