git 常用命令指令

创建分之名:

git checkout -b + 分支名

切换分支:git checkout + 分支名

绑定个人邮箱或者账号:

git config --global user.name 'you name'

git config --global user.email you@example.com

 

git 常用命令:

 生成秘钥:

 

cd ~/.ssh
$ ssh-keygen -t rsa -C "youremail@example.com"

cat ~/.ssh/id_rsa.pub
 

 

查看tag
`git tag`
 
打轻量tag
`git tag tag_name`
 
打附注标签
`git tag -a tag_name -m message`
 
删除本地tag
`git tag -d tag_name`
 
删除远程tag
`git push origin --delete tag tagname`
 
提交指定tag
`git push origin tag_name`
 
提交所有tag
`git push origin --tags`
 
从指定tag拉出分支
`git checkout tag_name`
 
从release拉出新分支,并切到新分支
 
```
git checkout release
git checkout -b branch_name
```
 
删除本地分支
`git branch -d branch_name`
 
删除远程分支
`git pull origin --delete branch_name`
 
从A分支merge到B
 
```
git checkout B
git merge A
```
 
拉取已提交代码到另一个分支
`git cherry-pick commit-hash-id`
 
同一台电脑上设置两个ssh-key 参考 https://blog.youkuaiyun.com/myNameIssls/article/details/80516577 这个
 

转载于:https://www.cnblogs.com/wtfu/p/6950120.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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