Git——Day1(仓库管理)

本文详细介绍如何在GitHub上进行基本操作,包括创建、编辑、删除文件,以及上传和搜索文件的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、创建文件

在“用户名/仓库名”页面中,点击“Create new file”进入新界面test/day1.php,

(1)Edit new file 编辑新文件

(2)Preview 预览文件效果

(3)Commit new file 提交新文件

下面写入a、项目标题 b、项目说明阐述

若创建成功,自动加载到项目仓库主页,显示创建代码段code、提交的次数commits等等。


2、编辑/修改文件

(1)点击“day1.php”文件名,到文件详情页,可以做删除和修改工作;

(2)点击文件名后边的描述,可以查看该文件提交详细信息。

(点击“小笔”图标,进入编辑或修改代码,Commit changs修改文件)


3、删除文件(点击一个删除图标)

点击文件名如:day1.php,进入文件详情页,Commit changes描述(第一行标题,第二行描述)


思考:被删除的文件如何查看信息?

点击“commits”按钮进行查看。


4、上传文件

点击上传文件“upload file”进行上传

(可以点击选择上传文件或将文件拖动到该区域上传【一次可以上传多个文件】)


5、搜索文件

点击搜索文件“find file”进行搜索(当文件多的时候,需要使用搜索文件)

(快捷键:T)


6、下载/检出项目

点击“clone and download”——> “Download ZIP”进行下载.zip压缩包文件

(需要复制HTTPS下边的网址:http://github.com/...)







内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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