git

本文详细介绍五种创建.gitignore文件的方法,包括在资源管理器中创建、使用文本编辑器保存、通过CMD命令行操作、在GitBash中利用touch命令,以及在文件名后添加额外的字符来实现。每种方法都提供了具体步骤,帮助开发者有效管理和排除Git仓库中不需要跟踪的文件。

创建.gitignore文件

在资源管理创建文件时,文件命名“.gitignore.”,注意结尾有个.号,回车确认时系统会自动存成.gitignore。

方法二:
打开文本编辑器,保存时文件名输入“.gitignore”,保存类型选“所有文件”、

方法三:
进入cmd命令行,执行 echo > .gitignore 输入空内容并创建文件,或执行 rename somefile .gitignore、copy somefile .gitignore 从已有文件复制、重命名。

方法四
在git bash里直接通过命令创建
touch  .gitignore 
方法五
在文件名后面再添加一个".",文件名部分输入:".properties.",就可以成功完成创建。

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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