Git笔记

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常用命令

创建

  • git config
    • --gobal:全局设置
    • user.name "Your Name":设置姓名
    • usr,email "email@example.com":设置邮箱
  • git init:创建新的版本库

日常使用

添加/提交
  • git add:添加修改
  • git commit:提交修改
回退/删除
  • git reset:重设当前分支
    • --hard:工作区和暂存区都改变
    • HEAD:当前版本
  • git checkout:舍弃更改
  • git rm:删除文件
查看
  • git diff:查看与修改之前的不同
  • git status:查看暂存区状态
  • git log:查看提交记录
  • git reflog:查看操作记录

分支相关

#创建分支
git branch test
#创建并转到分支
git checkout -b test
#查看所有分支
git branch
#切换分支
git checkout test
#删除分支
git branch -d test
#合并分支
git merge test
#查看那些分支已经并入当前分支
git branch --merged
#跟踪远程服务器上的分支
git checkout --track origin/serverfix
#跟踪远程服务器上的分支,并改名
git checkout -b sf origin/serverfix
#衍合分支
git rebase master
#将多次commit压缩为一条
git merge --squash test 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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