git命令

## 添加配置

git config [--local | --global | --system] user.name 'Your name'
git config [--local | --global | --system] user.email 'Your email'

## 查看配置

git config --list [--local | --global | --system]

 

## 编辑配置

git config -e [--local | --global | --system]

## 区别

local:区域为本仓库
global: 当前用户的所有仓库
system: 本系统的所有用户

 git配置文件存放位置:local的在.git/config里面;global的在个人home目录下的.gitconfig里面;system应该在git安装目录的下

 

##工作区-暂存区

git暂存区

##diff

              1.1 比较工作区与暂存区

      git diff 不加参数即默认比较工作区与暂存区

    1.2 比较暂存区与最新本地版本库(本地库中最近一次commit的内容)

      git diff --cached  [<path>...] 

    1.3 比较工作区与最新本地版本库

      git diff HEAD [<path>...]  如果HEAD指向的是master分支,那么HEAD还可以换成master

    1.4 比较工作区与指定commit-id的差异

      git diff commit-id  [<path>...] 

    1.5 比较暂存区与指定commit-id的差异

      git diff --cached [<commit-id>] [<path>...] 

    1.6 比较两个commit-id之间的差异

      git diff [<commit-id>] [<commit-id>]

##查看操作记录

git reflog

 

 

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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