Git三招最常用指令指令

一、Git提交指令

git init
git第一次使用在当前文件夹初始化一个git仓库,第二次不需要
git add .
把当前文件夹所有文件添加到缓存区中。
可以选特定的文件夹或文件。将后面的.改变即可
git commit -m ""
把缓存区中的文件,打上对应信息,提交到本地仓库中
git remote add origin
把本地仓库和远程仓库联系起来,origin后面加上对应的git地址,同样第一次使用需要
git push origin master
把本地仓库的文件提交到master分支中

二、Git拉取指令

  1、直接拉取
git clone
后面加对应git项目地址,拉取远程仓库的,在本地创建一个仓库,第一次使用需要
git pull origin master
直接更新远程仓库的内容到工作区间中,容易出现冲突,后面需要指定分支。
相当于fetch+merge
git fetch origin master
下载远程仓库主分支的内容到本地仓库
git merge origin/master
本地仓库合并到主分支工作区间,这里需要加/
  2、出现冲突
git stash
将工作区间代码提交到缓存中
git pull origin master
拉取对应分支的代码下来
git stash pop
将缓存区的代码取出来,修改
修改好后,再进行对应的add,commit,push等提交操作
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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