01_Git简介及安装

  1. 简介

    百度百科上是这样解释的:

    Git(读音为/gɪt/。)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。

    其实说白了Git就是一个版本控制软件,那么什么是版本控制呢?版本控制就是对一个文件从生到死的每一个有记录的版本进行管理和控制,版本控制先后经历了本地版本控制,集中式版本控制,分布式版本控制三个时代。

    • 本地版本控制

      本地版本控制大部分情况是创建同一个文件的不同时间段或不同里程碑的副本标记,从而达到本地管本控制的目标,主要通过文件名来进行区分文件的不同版本,例如在一次论文写作中的版本控制标记:论文V1.doc,论文V2.doc。虽然可以通过文件名来进行控制,但是其缺陷还是很明显的

      • 不知道每个版本的具体修改了那些地方

      • 无法对已删除的内容进行重现

      • 命名容易犯错,工作目录容易混淆

      本地版本控制

    • 集中式版本控制

      通常集中式版本控制的做法是,有一个单一的集中式管理服务器,用于保存所有文件的修订版本,协同工作的人们通过操作客户端连接到这台服务器上,对文件进行操作。这样做的好处是

      • 管理员可以轻松控制每个开发者的权限
      • 只需要管理一个服务器
      • 每个人都能知道别人干了什么

      但是弊端也是有的

      • 如果服务器故障,则无法提交任何内容

      • 如果中心数据库所在的磁盘发生损坏,又没有备份的情况下,所有文件丢失,包括整个项目的变更历史。

      集中式版本控制

    • 分布式版本控制

      在分布式版本控制中,客户端并不只是提取最新版本的快照,而是把整个仓库完整的镜像下来,包括仓库的提交历史,每个文件的历史版本。虽然服务器可能挂掉了,但是只要有一个本地仓库的存在,就可以回复该仓库的所有信息。可能会丢失没有同步的更新。而Git就是一个这样的版本控制神器。

      分布式版本控制

  2. 安装

    • Cent OS

在Cent OS上安装Git很简单,只需要执行以下命令,遇到下载包的时候输入y就行了

yum install Git

安装Git

验证,然后输入以下命令查看安装版本

git –version

git版本查看
说明已经安装成功了

  • Ubuntu

在Ubuntu上安装Git只需要输入以下命令,同样遇到下载包的时候输入y就行了,前提是没有安装git

apt-get install git

  • windows

https://git-scm.com/downloads下载windows版本的Git,然后按照正常windows应用程序一步一步安装即可。

打开命令提示符,输入以下命令查看安装版本

git –version

备注:本文中所用图片,部分来自《pro git v_2.1.8.》

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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