GitPuk入门到精通 - 如何进行分支管理

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进行代码管理,这篇文章将介绍如何进行详细的分支管理。

1、分支管理

1.1 创建分支

进入git仓库点击分支右上角的新建分支输入名称选择分支来源即可。

1.2 切换分支

进入仓库设置选择分支设置即可

1.3 查询分支

右上角输入对应内容即可

1.4 下载分支

点击分支右侧设置,点击下载即可

1.5 删除分支

点击分支右侧设置,点击删除即可

2、合并请求

2.1 创建合并请求

进入合并请求界面,点击新建合并请求按钮进入创建合并请求的界面

  • 差异的源分支和目标分支

1.将源分支合并到目标分支。选择源分支、目标分支 ,输入标题,选择评审人然后点击创建合并请求按钮创建合并请求

2.选择的源分支和目标分支提交有差异才会显示基础信息、提交记录、文件改动

  • 存在开启的合并请求:选择的源分支和目标分支存在已经开启的合并请求,只需要点击查看合并请求直接进入已经创建的合并请求详情界面
  • 没有差异的源分支和目标分支:如果选择的源分支和目标分支没有差异,是创建不了合并请求

2.2 查询合并请求

  • 打开以创建的合并请求详情:点击合并请求的名字,进入合并请求详情

  • 基础信息包含:动态、发起人、评审人,基础信息中的全部动态包含:操作历史以及评论
  • 查询提交记录:切换提交记录table,查询提交记录列表。提交记录是源分支和目标分支的差异提交,按照提交时间排列

  • 进入提交记录详情:点击提交记录名字,进入提交记录详情
  • 进入源文件:点击图标进入源文件界面,可以查看对应提交版本的源文件代码

  • 查询文件改动

1.点击文件改动table,查询源分支和目标分支的差异文件列表点击查看文件可以进入该文件的详情

2.3 执行合并请求

  • 选择合并方式

执行合并前需要满足两个条件:1. 源分支和目标分支没有冲突 ; 2. 审核通过(存在多个审核人时候,只需要一个审核通过即可执行合并)

合并分支四种方式:

合并分类描述
创建一个合并节点会创建合并提交记录,源分支和目标分支的提交记录不变
Squash合并将合并请求中的提交记录压缩成一条,然后添加到目标分支
Rebase合并变基合并,不创建新的合并请求,源分支提交逐一编辑到目标分支
Fast-forward-only合并不创建新的合并请求记录
  • 执行合并

1.选择合并类型,打开确认弹窗,点击提交执行合并

2.合并后是否删除源分支,默认不删除

3、合并评审

3.1 执行评审

  • 创建合并请求添加评审人:创建合并请求会默认添加创建人为评审人、也可以多选其他评审人

  • 添加评审人

1.点击评人编辑的图标,打开选择需要添加的成员

2.这里下拉查询的成员是该仓库中的成员

  • 执行评审:点击评审按钮选择审核通过、不通过

3.2 添加评论

  • 添加动态评论:在动态中点击动态弹出,输入评论内容,点击确定

  • 回复评论:点击评论的回复图标,打开评论弹窗

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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