gitlab使用

本文详细介绍了如何使用Git进行版本控制,并与GitHub进行同步。包括密匙获取与配置、基本命令如初始化、添加、提交、推送等操作,以及分支管理和日志查看等内容。

前期配置

# 获取密匙
$ ssh-keygen -t rsa -C “邮箱地址”
# 在C:\用户\user\.ssh中找到id_rsa.pub,然后登录到gitlab设置中添加密钥
# 简单配置
git config --global user.name “你github的名字” 
git config –global user.email “你的github邮箱地址”

正式使用

# 项目目录下创建一个.git文件夹
git init
# 将本地的仓库关联到github上
git remote add origin git@******.git
# 将所有文件添加到仓库中
git add .
# 提交改动
git commit -m "first commit"
# 上传到github远程仓库
git push origin master

 查看日志

# 查看日志
# -p显示每次提交的内容差异,-3显示最近的3次更新
git log -p -3

分支管理

# 创建分支
git branch branch
# 跳转分支
git checkout branch
# 以上可合并为
git checkout -b branch

# 查看分支
git fetch

# 提交改变
git commit -a -m 'Something changed'
# 推送分支到gitlab
git push -u origin branch

 

转载于:https://www.cnblogs.com/223zzm/p/11279005.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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