当前位置: 首页 > news >正文

git学习笔记02(小滴课堂)

  • window

    安装教程:https://www.yuque.com/u1106272/cai80g/skawco

查看:

创建文件夹:

我们把这个文件夹当作我们的暂存区。

这样就进入了工作区。

初始化:

可以看到.git文件夹。

查看本地仓库状态:

 我们进入这个idea项目目录。

提交代码到暂存区:

我们去提交:

再查看状态:

已经提交了,所以是干净的暂存区。

再去修改:

我们再查看状态:

再执行add命令:

提交到暂存区会变成绿色。

提交:

查看修改作者:

将新增的代码添加暂存区

也可以选择只提交部分文件,而不是全部文件:

git add +文件名称。

但是在我们的文件夹里还是存在这个文件的。

将新增的代码提交本地仓库

版本历史回滚

如果最后提交的代码有问题,我们想回到前面的版本应该怎么做呢?

相关文章:

git学习笔记02(小滴课堂)

window 安装教程:https://www.yuque.com/u1106272/cai80g/skawco 查看: 创建文件夹: 我们把这个文件夹当作我们的暂存区。 这样就进入了工作区。 初始化: 可以看到.git文件夹。 查看本地仓库状态: 我们进入这个ide…...

2022 RedisDays 内容揭秘

上个月,Redis举办了3场线上会议,分别介绍了即将正式发布的Redis 7中包括的重要更新的内容,还有Redis完全重写的RedisJSON 2.0模块,和新发布的Redis Stack模块。除此之外,在此次线上会议中还介绍了现代化的软件架构与Re…...

论文阅读——Img2LLM(cvpr2023)

arxiv:[2212.10846] From Images to Textual Prompts: Zero-shot VQA with Frozen Large Language Models (arxiv.org) 一、介绍 使用大语言模解决VQA任务的方法大概两种:multi-modal pretraining and language-mediated VQA,即多模态预训练…...

南京大学考研机试题DP

3. dp 求子序列的个数 https://www.acwing.com/problem/content/description/3716/ #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <unordered_set> #include <vector> using namespace std; const int N 1e4 10…...

如何进行多ip服务器租用?

如何进行多ip服务器租用&#xff1f; 对于网络时代来说&#xff0c;是需要很多设备才能维持的&#xff0c;比如说多ip服务器就是互联网时代常见的设备&#xff0c;所以我们需要对多ip服务器有足够的了解&#xff0c;这样才能更好的获取互联网上的信息&#xff0c;满足我们工作…...

(动手学习深度学习)第13章 实战kaggle竞赛:树叶分类

文章目录 实战kaggle比赛&#xff1a;树叶分类1. 导入相关库2. 查看数据格式3. 制作数据集4. 数据可视化5. 定义网络模型6. 定义超参数7. 训练模型8. 测试并提交文件 竞赛技术总结1. 技术分析2. 数据方面模型方面3. AutoGluon4. 总结 实战kaggle比赛&#xff1a;树叶分类 kagg…...

vue中shift+alt+f格式化防止格式掉其它内容

好处就是使得提交记录干净&#xff0c;否则修改一两行代码&#xff0c;习惯性按了一下格式化快捷键&#xff0c;遍地飘红&#xff0c;下次找修改就费时间 1.点击设置图标-设置 2.点击这个转成配置文件 {"extensions.ignoreRecommendations": true,"[vue]":…...

WPS导出的PDF比较糊,和原始的不太一样,将带有SVG的文档输出为PDF

一、在WPS的PPT中 你直接输出PDF可能会导致一些问题&#xff08;比如照片比原来糊&#xff09;/ 或者你复制PPT中的图片到AI中类似的操作&#xff0c;得到的照片比原来糊&#xff0c;所以应该选择打印-->高级打印 然后再另存为PDF 最后再使用AI打开PDF文件再复制到你想用…...

Linux /etc/hosts文件

Linux的 /etc/hosts 文件用于静态地映射主机名到 IP 地址。 通常用于本地网络中的名称解析&#xff0c;它可以覆盖 DNS 的设置。当你访问一个域名时&#xff0c;系统会首先检查 /etc/hosts 文件&#xff0c;如果找到了匹配项&#xff0c;就会使用该 IP 地址&#xff0c;否则会…...

webpack学习-3.管理输出

webpack学习-3.管理输出 1.简单练手2.设置 HtmlWebpackPlugin3.清理 /dist 文件夹4.manifest5.总结 1.简单练手 官网的第一个预先准备&#xff0c;是多入口的。 const path require(path);module.exports {entry: {index: ./src/index.js,print: ./src/print.js,},output: …...

【Go语言反射reflect】

Go语言反射reflect 一、引入 先看官方Doc中Rob Pike给出的关于反射的定义&#xff1a; Reflection in computing is the ability of a program to examine its own structure, particularly through types; it’s a form of metaprogramming. It’s also a great source of …...

LC-1466. 重新规划路线(DFS、BFS)

1466. 重新规划路线 中等 n 座城市&#xff0c;从 0 到 n-1 编号&#xff0c;其间共有 n-1 条路线。因此&#xff0c;要想在两座不同城市之间旅行只有唯一一条路线可供选择&#xff08;路线网形成一颗树&#xff09;。去年&#xff0c;交通运输部决定重新规划路线&#xff0c…...

自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

谷歌大脑出品 paper: https://arxiv.org/abs/1805.09501 这里是个论文的阅读心得&#xff0c;笔记&#xff0c;不等同论文全部内容 文章目录 一、摘要1.1 翻译1.2 笔记 二、(第3部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1 翻译2.2 笔记 三、跳出论文&#xff0c…...

CTF 7

信息收集 存活主机探测 arp-scan -l 端口探测 nmap -sT --min-rate 10000 -p- 192.168.0.5 服务版本等信息 nmap -sT -sV -sC -O -p22,80,137,138,139,901,5900,8080,10000 192.168.0.5Starting Nmap 7.94 ( https://nmap.org ) at 2023-11-02 21:23 CST Stats: 0:01:30 elaps…...

无公网IP环境Windows系统使用VNC远程连接Deepin桌面

&#x1f525;博客主页&#xff1a; 小羊失眠啦. &#x1f3a5;系列专栏&#xff1a;《C语言》 《数据结构》 《Linux》《Cpolar》 ❤️感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍️ 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;…...

java--枚举

1.枚举 枚举是一种特殊类 2.枚举类的格式 注意&#xff1a; ①枚举类中的第一行&#xff0c;只能写一些合法的标识符(名称)&#xff0c;多个名称用逗号隔开。 ②这些名称&#xff0c;本质是常量&#xff0c;每个常量都会记住枚举类的一个对象。 3.枚举类的特点 ①枚举类的…...

JVM垃圾回收机制GC

一句话介绍GC&#xff1a; 自动释放不再使用的内存 一、判断对象是否能回收 思路一&#xff1a;引用计数 给这个对象里安排一个计数器&#xff0c; 每次有引用指向它&#xff0c; 就把计数器1&#xff0c; 每次引用被销毁&#xff0c;计数器-1&#xff0c;当计数器为0的时候…...

详解JAVA中的@ApiModel和@ApiModelProperty注解

目录 前言1. ApiModel注解2. ApiModelProperty注解3. 实战 前言 在Java中&#xff0c;ApiModel和ApiModelProperty是Swagger框架&#xff08;用于API文档的工具&#xff09;提供的注解&#xff0c;用于增强API文档的生成和展示。这两者搭配使用更佳 使用两者注解&#xff0c;…...

TiDB专题---2、TiDB整体架构和应用场景

上个章节我们讲解了TiDB的发展和特性&#xff0c;这节我们讲下TiDB具体的架构和应用场景。首先我们回顾下TiDB的优势。 TiDB的优势 与传统的单机数据库相比&#xff0c;TiDB 具有以下优势&#xff1a; 纯分布式架构&#xff0c;拥有良好的扩展性&#xff0c;支持弹性的扩缩容…...

性能调优入门

从公众号转载&#xff0c;关注微信公众号掌握更多技术动态 --------------------------------------------------------------- 一、性能定律和数理基础 1.三个定律法则 (1)帕累托法则 我它也被称为 80/20 法则、关键少数法则&#xff0c;或者八二法则。人们在生活中发现很多…...

浏览器访问 AWS ECS 上部署的 Docker 容器(监听 80 端口)

✅ 一、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义&#xff08;Task Definition&…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

django filter 统计数量 按属性去重

在Django中&#xff0c;如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量&#xff0c;你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求&#xff1a; 方法1&#xff1a;使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item&#xff0c;并且你想…...

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景

sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...

大数据学习(132)-HIve数据分析

​​​​&#x1f34b;&#x1f34b;大数据学习&#x1f34b;&#x1f34b; &#x1f525;系列专栏&#xff1a; &#x1f451;哲学语录: 用力所能及&#xff0c;改变世界。 &#x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话&#xff0c;请点赞&#x1f44d;收藏⭐️留言&#x1f4…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...