Git项目管理

一、前言

        作为iOS开发者,针对项目大小、开发状态、多人协作等都需要一个工具来进行版本控制,即便单人独立完成对项目的版本控制也是非常有必要的。主要实现目的:

                        1.发布版本、开发版本的隔离、对比、还原。当一个稳定版本发布之后,需要添加大模块可能影响或需求变动较大时,通过稳定版本作为基础版本在master主干上,则迭代开发的版本放在分支上,开发完成合并至主干提交。

                         2.多人协作开发,各人负责不同模块摘分、合并。远程、本地主干、分支相对应,情况负责各种组合方式自由决定。

二、干货

1)远程仓库的搭建

           三种方式:第三方托管平台、公司Linux服务器搭建Git服务端、本地电脑Git库作为远程仓库(不建议容易混乱)

           第三方托管平台:github、开源中国(码云)、 Bitbucket、优快云代码托管(非常多、推荐“码云”存在私有项目不收费)

          以码云为例:

            注册码云 依照提示完成远程项目仓库的创建,可以选择私有最多支持5个开发人员协作提交(大部分项目都满足了,可以多人使用一个账号解决人过多问题),创建完毕这里可以复制远程仓库的地址(https、ssh)两种方式不懂的可以搜一下 只是克隆地址的传输方式不一样

2)本地克隆--本地仓库

            这里需要一些简单的Git命令基础(没有基础的可以参照我Git常用命令(一))

           创建本地文件夹,打开终端切换至文件夹目录

          初始化Git文件夹  git init 

          克隆服务器项目至本地(git clone 上面复制的远程仓库地址 别名) git clone git://github.com/schacon/grit.git mygrit

         1.新建空项目:只需在该文件夹下创建项目跟平时操作一致 最终提交即可

         2.已有的项目:该文件夹下有克隆下来的项目,双击打开编辑提交

         注:该链接非常详细讲解了Xcode关于Git操作提交、对比、回退、分支等讲解不熟悉的可以参考https://www.jianshu.com/p/7f3e90a21ee8?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation

 

       

3)项目更新分发

       1.上述基本项目管理完成,过滤提交文件如果用的第三方托管一般都在选择是已经自动创建好了,如果自己处理

          在工程根目录下建立.gitignore文件,将要排除的文件或目录 写到.gitignore这个文件中(自行搜索)

三、基本命令

git init 初始化

git add 文件名 添加一个文件

git add * 添加所有

git commit -m "提交说明" 提交文件  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

### 芯片的概念与计算方法 芯片(Junction Temperature, Tj)是指芯片内部发热区域的度,通常是芯片内最热的部分[^3]。由于芯片在工作时会产生热量,因此通常高于芯片表面度(Case Temperature, Tc)和环境度(Ambient Temperature, Ta)。为了确保芯片的可靠性和使用寿命,设计人员需要掌握计算方法。 #### 计算公式 可以通过以下公式进行计算: - **公式 1**: \[ T_j = T_a + P \cdot R_{ja} \] 其中: - \(T_j\):(单位:°C) - \(T_a\):环境度(单位:°C) - \(P\):芯片功耗(单位:W) - \(R_{ja}\):从到环境的热阻(单位:°C/W) - **公式 2**: \[ T_j = T_c + P \cdot R_{jc} \] 其中: - \(T_c\):芯片表面度(单位:°C) - \(R_{jc}\):从芯片表面的热阻(单位:°C/W) 上述公式适用于不同的测量条件。如果可以直接测量芯片表面度,则使用公式 2 更为准确;如果只能获取环境度,则使用公式 1 进行估算[^5]。 #### 度估算方法 在实际应用中,可以通过以下方法对芯片进行估算: 1. **热成像仪法**: 使用热成像仪测量芯片表面度 \(T_c\),并根据芯片手册中的热阻参数 \(R_{jc}\) 计算 \(T_j\)。由于到壳的热阻较大,和壳之间的差异通常较小,一般可将壳加上 10°C 左右作为的近似值[^4]。 2. **功率损耗法**: 根据芯片的实际功耗 \(P\) 和热阻参数 \(R_{ja}\) 或 \(R_{jc}\),通过公式计算。需要注意的是,实际功耗应包括驱动功率、开关损耗和导通损耗等,且通常远小于芯片手册中给出的最大耗散功率。 3. **热仿真工具**: 使用热仿真工具(如 Flotherm)可以更精确地预测芯片分布,特别是在复杂散热环境中。这种方法能够考虑更多实际因素,如气流、材料特性等[^1]。 #### 示例代码 以下是一个简单的 Python 示例,用于根据公式计算芯片: ```python def calculate_junction_temperature(Ta, P, Rja): """ 计算芯片 :param Ta: 环境度 (°C) :param P: 芯片功耗 (W) :param Rja: 到环境的热阻 (°C/W) :return: (°C) """ Tj = Ta + P * Rja return Tj # 示例参数 Ta = 25 # 环境度 (°C) P = 2.5 # 功耗 (W) Rja = 50 # 到环境的热阻 (°C/W) # 计算 Tj = calculate_junction_temperature(Ta, P, Rja) print(f"芯片为: {Tj} °C") ```
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