Git:标签管理

本文详细介绍如何使用Git进行标签管理,包括创建、查看、删除标签,以及如何将标签与特定提交关联,推送标签到远程仓库等实用操作。

创建标签

查看分支
命令git branch

切换到需要打标签的分支上(例如master)
命令git checkout master

打标签git tag <name>

命令 git tag v1.0

查看所有标签
命令git tag

,如果忘了打标签,可以找到历史提交的commit id
命令git log --pretty=oneline --abbrev-commit

打标签,比如commit id 为 f52c633
命令git tag v0.9 f52c633

查看标签
命令 git tag

查看标签信息git show <tagname>

命令git show v0.9
注意,标签不是按时间顺序列出,而是按字母排序的。

创建带有说明的标签,用-a指定标签名,-m指定说明文字
命令git tag -a v0.1 -m "version 0.1 released" 1094adb

查看指定标签
命令git show v0.1

注意:标签总是和某个commit挂钩。如果这个commit既出现在master分支,又出现在dev分支,那么在这两个分支上都可以看到这个标签。

操作标签

删除标签
命令git tag -d v0.1

推送某个标签到远程
命令git push origin <tagname>
比如 git push origin v1.0

一次性推送全部尚未推送到远程的本地标签
命令 git push origin --tags

从远程删除标签
命令git push origin :refs/tags/<tagname>
比如git push origin :refs/tags/v0.9

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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