git基础命令

《Pro Git 第二版》阅读记录
博主记录阅读《Pro Git 第二版》的情况,称自己写的博客较基础,主要为记录自身遇到的问题。认为该书不错,推荐感兴趣的人阅读。

好像很久没写博客了,不过我写的博客也不是很难,都是一些比较基础的,不过也是为了自己有问题的时候可以看看当时遇到了啥问题,所以,有空就写下,也许无缘于大神了,不过变得好一点还是可以的

 

这文章是记录一下我看了一本书叫   Pro+Git+第二版的一些记录,这本书还真的挺不错的,喜欢的可以找来看看

 

git 基础命令 -1


=======配置每次git提交时的时候,一般都会配置全局

git config --global user.name=xxx       -- 用户名
git config --global user.email=xxxxxx@qq.com    -- 邮箱

也可以去掉 --global ,在每个项目下单独配置,不过一般也是一个人在电脑上使用开发的吧?


========git忽略文件, 在工作目录下创建  .gitignore 文件,注意是有.开头的!!

部分例子,这个文件支持一般的正则规则的(正则还是挺常用的,很多地方都有)

*.iml    -》 忽略所有以 .iml的文件
target/  -》 忽略targer整个文件夹下面的东西
*.[txt|class] ->  忽略所有以 txt或者 class结尾的文件


=========配置别名

如,有两个单词时需要用 '' 括起来

git config --global alias.sr 'reset HEAD'  -》以后输入 git sr 就等于输入了 git reset HEAD

git config --global alias.st status -》 输入 git st 就等于输入了git status


一些常用的命令配置都会1加上 --global, 就是说整个电脑配置一次就可以了,如果去掉那么每个项目下
都需要重新配置一遍


============添加文件到暂存区

git add zxc.txt  

提交文件到仓库中

#-m 参数后面带的是提交信息,git规定每次提交都一定要有这个信息,  -a参数是绕过了文件提交到暂存区
# 直接提交到仓库了
git commit -m "commit message" -a 


=========对比文件的不同

#还没有提交到暂存区的对比
git diff zxc.txt


#如果文件提交到暂存区了需要加参数进行对比
git diff --staged zxc.txt 或者  git diff --cached zxc.txt



========== 回滚文件,回滚时请确定文件已经不需要了,因为没有提交的信息git是找不回来的


#本地修改的文件还没提交到暂存区的回滚命令
git checkout zxc.txt

#已经提交到暂存区的文件回滚   --HEAD代表的其实是当前的分支---
git reset HEAD zxc.txt


===========删除文件


#删除本地文件,本地都直接删除了
git rm zxc.txt

#只是把文件从git仓库中脱离管理,实际在磁盘上文件还在的
git rm --cached zxc.txt



基础命令 -2

======查看提交日志(git本地库里面已经包含了所有提交日志,每次查看都是直接在你本地看,跟svn不一样)


#最基本的命令,查看所用的日志显示的
git log


git log -2   ->  只查看最近两个提交记录

git log --skip=2 -> 跳过最近两次提交记录

git log --stat  ->  查看每次提交改动的文件数和影响行数

git log --pretty=oneline ->  以一行显示提交记录(--pretty是一个参数,oneline是二级参数了)


git log --pretty=format:"%cn, %s, %t"  ->  格式化日志显示

git log --author=zxc --committer=zxc ->  查看作者为zxc并且提交者为zxc的信息

git log --grem=cm1  -> 查看包含了cm1的提交日志记录数据

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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