GitPuk入门到实战(3) - 如何进行代码管理

GitPuk是一款开源免费的代码管理工具,在上一篇已经介绍了如何创建你的第一个GitPuk仓库,这篇文章将介绍如何进行代码管理。

1、通过GitPuk推送代码

1.1 命令关联远程库

在本地的项目里面根据下面的命令,关联GitPuk中创建的代码仓库,推送到GitPuk仓库中

1.2 推送代码

推送代码成功后,仓库里面显示代码的文件和列表

支持两种推送方式:http方式推送、ssh方式推送

1.3 拉取代码

GitPuk代码拉取同样支持两种拉取方式分别是http方式拉取、ssh方式拉取

进入Gitpuk仓库界面获取仓库地址,执行下面命令拉取

如:git clone http://e.gitpuk.tiklab.net/wangchuang/GitPuktest1.git

  • 下载

GitPuk除了拉取之外也同样支持下载,可以选择你要的格式进行下载

  • 新建文件文件夹

进入到GitPuk仓库中,点击右上角加好即可新建文件或文件夹

  • 查询代码文件内容

1. 查询代码文件,支持切换分支、标签的代码。

2.查询代码文件内容,点击文件名字,进入文件内容。

1.4 提交代码

GitPuk代码提交可以详细的查看提交的信息。

  • 查询仓库提交

查询提交:点击仓库名字后点击提交tab,可以根据切换分支、切换用户、提交信息模糊查询。

  • 复制commitId

点击复制按钮复制完整的commitId,界面只展示了8位。commitId是提交代码的时候git生成的标识。

  • 跳转当前提交代码

点击跳转代码图标。会展示对应提交的代码。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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