git/github常用命令总结(更新中)

本文总结了Git/GitHub的常用命令,包括初始化仓库、添加文件、版本穿梭、丢弃修改、删除文件及查看仓库状态等核心操作。特别推荐初学者及需要快速回顾Git命令的开发者参考。

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git/github常用命令总结

推荐学习网站:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000

这篇博客写的极有条理,强烈推荐!
本博文源自以上网址,稍加更改。(转用声明)

git命令

  1. 初始化一个Git仓库
    进入对应文件夹,使用git init命令,来初始化一个Git仓库

  2. 添加文件到Git仓库
    1.使用命令git add <file>来添加文件,如:git add 1.txt 2.txt
    2.使用命令git commit -m <message>,如:git commit -m "提交了1.txt和2.txt"

  3. 版本穿梭
    1.用git log可以查看提交历史和commit_id,以便确定要回退到哪个版本
    2.使用命令git reset --hard commit_id回到历史版本。
    3.从历史版本跳回未来版本,用git reflog查看命令历史,确定未来版本的id.

  4. 丢弃工作区的修改
    1.直接丢弃工作区的修改时,用命令git checkout -- file
    2.当你不但改乱了工作区某个文件的内容,还添加到了暂存区时,想丢弃修改,分两步,第一步用命令git reset HEAD <file>,就回到了场景1,第二步按场景1操作

  5. 删除文件
    1.命令git rm用于删除一个文件
    2.注意:如果一个文件已经被提交到版本库,那么你永远不用担心误删,但是要小心,你只能恢复文件到最新版本,你会丢失最近一次提交后你修改的内容

  6. 查看仓库状态
    使用命令git status查看当前仓库的提交状态。

…待更新

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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