git使用命令总结

1.从远程拉到本地创建的目录下,使用git clone 地址;

2.使用git status查看git状态;

3.在首层目录下使用git add .在或者使用全路径下 git add 文件名

4.git commit -am "备注信息",如:

git commit -am "测试数据库服务器密码更改"                                                                                                      

 

5.git push,正常情况如下:

 

在gerrit上怎么 push到分支的方法,其中dev-service为分支名称:

 git push origin HEAD:refs/for/dev-service

 

6.如遇到冲突,可能由于不小心修改了master下的某个文件,而这个文件也有其他人修改并上传至git服务器,如下:

使用如下命令解决:

1).git stash,备份当前的工作区的内容,从最近的一次提交中读取相关内容,让工作区保证和上次提交的内容一致。同时,将当前的工作区内容保存到Git栈中。


2).git pull,此时已经没有问题了,只是pull到的文件是其他小伙伴更新的,若要将自己的文件提交到git服务器,需进行第3步。


3).git stash pop,从Git栈中读取最近一次保存的内容,恢复工作区的相关内容。由于可能存在多个Stash的内容,所以用栈来管理,pop会从最近的一个stash中读取内容并恢复。

4).git stash list  :查看stash了哪些存储

7.git pull时遇到冲突,如下:

解决方法:

git reset --hard head

重新git pull 就好了,参考:https://blog.youkuaiyun.com/mango_love/article/details/87261529

8.当提交文件出现问题时,通过重新同步git服务器代码,再add、commit、push问题解决

 

 

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值