上传本地项目到github

本文介绍了如何将本地项目文件整理并上传至GitHub的过程,包括解决mac系统下.DS_Store文件及node_modules文件夹的屏蔽问题。

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学习的过程中也多多少少积累了些项目,一直放到本地,结果桌面上的文件夹越来越多。所以才有了整理一下的打算。这里是对用到的东西的一些记录,方便以后查阅。

操作中遇到的问题:
- mac新建文件夹总是自动生成.DS_Store文件,提交项目要把此文件屏蔽掉
- 项目中包含node_modules文件夹,不需要上传,也需要屏蔽掉

解决问题参考:
如何删除GIT中的.DS_Store

如何把本地项目上传到Github

使用git和github管理自己的项目—基础操作学习
这个里面比较详细,介绍全面。

屏蔽文件(亲测有效)

执行vim .gitignore命令
//然后把node_modules这个文件夹的名字以及你想忽略的提交文件夹的名字都写进里面(下面是我要屏蔽掉的文件,文件名称执行 git status命令可查看,最好手写,因为我粘贴过去的总是显示不全,不知道什么情况)
.DS_Store
node_modules/

通过命令:wq退出保存
git status就看不到node_modules这个文件夹了

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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