当前位置: 首页 > news >正文

git cherry-pick用法详解

git cherry-pick 是 Git 中一个非常有用的命令,它允许你选择一个特定的提交(commit)并将其变更应用到当前分支上。这个功能在你需要将某个分支上的某个或某些特定提交合并到另一个分支时特别有用,而不需要将整个分支合并过去。

基本用法

要使用 cherry-pick,首先你需要知道你想要挑选的提交的哈希值(commit hash)。你可以通过 git log 或者图形界面工具来查看提交历史,并找到相应的哈希值。

挑选单个提交

假设你有一个提交的哈希值是 abc1234,并且你想把这个提交的更改应用到当前分支上,可以运行以下命令:

git cherry-pick abc1234
挑选一系列提交

如果你需要挑选一系列连续的提交,可以指定起始和结束的提交哈希值。例如,如果想从 abc1234def5678 之间的所有提交都挑选出来,可以这样操作:

git cherry-pick abc1234^..def5678

这里的 ^ 符号表示不包括 abc1234 提交本身。如果不加 ^,则会包含 abc1234 提交。

如果你确实想要包含两个端点的提交,可以直接列出它们:

git cherry-pick abc1234 def5678

但这只会选取这两个具体的提交。对于非连续的一系列提交,你也可以直接列出每个提交的哈希值,以空格分隔:

git cherry-pick abc1234 def5678 ghi9012

处理冲突

如果被挑选的提交与当前分支存在代码冲突,Git 会暂停 cherry-pick 过程,并提示哪些文件有冲突。这时你需要手动解决这些冲突。解决完冲突后,使用 git add 将修改标记为已解决,然后继续 cherry-pick

git add <resolved-file>
git cherry-pick --continue

如果你想放弃当前的 cherry-pick 操作,可以使用:

git cherry-pick --abort

这将会撤销这次 cherry-pick 的尝试,恢复到开始前的状态。

其他选项

  • -n, --no-commit: 应用提交但不创建新的提交。
  • -x: 在提交信息中记录原始提交的哈希值,方便追踪来源。
  • -s, --signoff: 添加签名行到提交信息中。

git cherry-pick 是一个强大的工具,尤其适合于那些希望对项目历史进行精细控制的情况。不过需要注意的是,在处理复杂的合并情况时,应该小心地评估这样做是否真的比简单的合并或者重置更好。

相关文章:

git cherry-pick用法详解

git cherry-pick 是 Git 中一个非常有用的命令&#xff0c;它允许你选择一个特定的提交&#xff08;commit&#xff09;并将其变更应用到当前分支上。这个功能在你需要将某个分支上的某个或某些特定提交合并到另一个分支时特别有用&#xff0c;而不需要将整个分支合并过去。 基…...

HCIP-HarmonyOS Application Developer V1.0 笔记(一)

HarmonyOS的系统特性 硬件互助&#xff0c;资源共享;一次开发&#xff0c;多端部署;统一OS&#xff0c;弹性部署。 分布式软总线&#xff1a;分布式任务调度、分布式数据管理、分布式硬件虚拟化的基座 18N的独立设备 1个手机&#xff0c;8种设备&#xff08;车机&#xff0c…...

开发流程初学者指南——需求分析

目录 从零开始理解需求分析什么是需求分析&#xff1f;需求分析的目标需求分析的基本原则需求分析的各个阶段需求分析的常用方法和工具编写需求文档总结 从零开始理解需求分析 需求分析是软件开发过程中不可或缺的一环&#xff0c;它帮助我们明确用户的需求&#xff0c;确保最…...

CRM平台排名:用户体验与客户满意度的深度解析

在数字化时代&#xff0c;客户关系管理&#xff08;CRM&#xff09;系统已成为企业不可或缺的工具&#xff0c;它帮助企业优化客户互动&#xff0c;提升销售效率&#xff0c;并增强客户满意度。本文将深度解析各大CRM平台的用户体验和客户满意度&#xff0c;盘点它们的品牌介绍…...

WIFI、NBIOT、4G模块调试AT指令连接华为云物联网服务器(MQTT协议)

一、前言 随着物联网&#xff08;IoT&#xff09;技术的飞速发展&#xff0c;越来越多的设备开始连接到互联网&#xff0c;形成了一个万物互联的世界。在这个背景下&#xff0c;设备与云端之间的通讯变得尤为重要。 本文将探讨几种常见的无线通信模块——EC20-4G、Air724ug-4…...

打造自己的RAG解析大模型:(新技能)企业垂类数据标注(一)

在上一篇文章中&#xff0c;我们以通用版面分析服务为例&#xff0c;展示了从模型发布到API集成的完整流程。如果你成功完成了这些步骤&#xff0c;值得庆祝&#xff01;这不仅意味着你已成功安装PaddleX&#xff0c;还掌握了利用它发布OCR和目标检测等大模型服务的能力&#x…...

怎么理解ES6 Proxy

Proxy 可以理解成&#xff0c;在目标对象之前架设一层 “拦截”&#xff0c;外界对该对象的访问&#xff0c;都必须先通过这层拦截&#xff0c;因此提供了一种机制&#xff0c;可以对外界的访问进行过滤和改写。Proxy 这个词的原意是代理&#xff0c;用在这里表示由它来 “代理…...

verilog实现一个5bit序列检测器

以下是用 Verilog 实现一个 5bit 序列检测器的代码&#xff1a; module five_bit_sequence_detector(input clk,input reset,input [4:0] in,output reg detected );// 定义状态参数localparam IDLE 4b0000;localparam STATE1 4b0001;localparam STATE2 4b0010;localparam …...

Redis数据安全_持久化机制

由于Redis的数据都存放在内存中&#xff0c;如果没有配置持久化&#xff0c;Redis重启后数据就全丢失了&#xff0c;于是需要开启Redis的持久化功能&#xff0c;将数据保存到磁盘上&#xff0c;当Redis重启后&#xff0c;可以从磁盘中恢复数据。 持久化机制概述 对于Redis而言…...

什么是信息熵,什么是交叉熵,什么是KL散度?

什么是信息熵&#xff1f; 信息熵&#xff08;Entropy&#xff09;是信息论中的一个基本概念&#xff0c;用来衡量一个随机变量不确定性的大小。它反映了对一个事件结果的预测难度&#xff0c;或者说是描述这个事件需要多少“信息量”。信息熵是由香农&#xff08;Claude Shan…...

开发者的福音:PyTorch 2.5现已支持英特尔独立显卡训练

《PyTorch 2.5重磅更新&#xff1a;性能优化新特性》中的一个新特性就是&#xff1a;正式支持在英特尔独立显卡上训练模型&#xff01; PyTorch 2.5 独立显卡类型 支持的操作系统 Intel 数据中心GPU Max系列 Linux Intel Arc™系列 Linux/Windows 本文将在IntelCore™…...

Deep InfoMax(DIM)(2019-02-ICLR)

论文&#xff1a;LEARNING DEEP REPRESENTATIONS BY MUTUAL INFORMATION ESTIMATION AND MAXIMIZATION ABSTRACT 研究目标 研究通过最大化输入和深度神经网络编码器输出之间的互信息来进行无监督表示学习目的是学习到对下游任务有用的特征表示 核心发现&#xff1a;结构很重…...

2024年10月中国数据库排行榜:TiDB续探花,GaussDB升四强

10月中国数据库流行度排行榜如期发布&#xff0c;再次印证了市场分层的加速形成。国家数据库测评结果已然揭晓&#xff0c;本批次通过的产品数量有限&#xff0c;凸显了行业标准的严格与技术门槛的提升。再看排行榜&#xff0c;得分差距明显增大&#xff0c;第三名与后续竞争者…...

css边框修饰

一、设置线条样式 通过 border-style 属性设置&#xff0c;可选择的一些属性如下&#xff1a; dotted&#xff1a;点线 dashed&#xff1a;虚线 solid&#xff1a;实线 double&#xff1a;双实线 效果如下&#xff1a; 二、设置边框线宽度 ① 通过 border-width 整体设置…...

利用Python进行数据可视化:实用指南与推荐库

利用Python进行数据可视化:实用指南与推荐库 数据可视化是将数据转化为图形和图表的过程,它能够帮助我们更直观地理解数据的趋势、模式和关系。在Python中,有许多强大的库可用于数据可视化,从简单的折线图到复杂的交互式图表,应有尽有。本文将详细介绍Python数据可视化的…...

MobileNetv2网络详解

背景&#xff1a; MobileNet v1中DW卷积在训练完之后部分卷积核会废掉&#xff0c;大部分参数为“0” MobileNet v2网络是由Google团队在2018年提出的&#xff0c;相比于MobileNet v1网络&#xff0c;准确率更高&#xff0c;模型更小 网络亮点&#xff1a; Inverted Residu…...

惊了!大模型连这样的验证码都能读懂_java_识别验证码

最近在看视觉大模型的能力&#xff0c;然后用了某网站的一个验证码试了试&#xff0c;竟然连这样的验证码都能认识&#xff0c;这个有点夸张&#xff0c;尤其是这个9和6颠倒的都能理解&#xff0c;现在的能力已经这么牛了么 具体就是用了通义最新的qwen vl模型spring ai alibab…...

【小白学机器学习26】 极大似然估计,K2检验,logit逻辑回归(对数回归)(未完成----)

目录 1 先从一个例题出来&#xff0c;预期值和现实值的差异怎么评价&#xff1f; 1.1 这样一个问题 1.2 我们的一般分析 1.3 用到的关键点1 1.4 但是差距多远&#xff0c;算是远呢&#xff1f; 2 极大似然估计 2.1 极大似然估计的目的 2.1.1 极大似然估计要解决什么问题…...

【日常记录-Java】SLF4J扫描实现框架的过程

1. 简介 SLF4J(Simple Logging Facade for Java)作为一种简单的门面或抽象&#xff0c;服务于其他各种日志框架&#xff0c;例如JUL、log4j、logback等&#xff0c;核心作用有两项&#xff1a; 提供日志接口&#xff1b;提供获取具体日志对象的方法&#xff1b; 2. 扫描过程 …...

uni-app 获取 android 手机 IMEI码

1、需求来源 最近项目上需要获取手机的IMEI码&#xff0c;并且在更换手机号登录后&#xff0c;需要提示重新更新IMEI码。 2、需求拆分 2.1 获取 IMEI 码 查阅 uni-app 官网发现在android 10 已经无法获取imei码&#xff0c;所以对于这个需求拆分成两种情况。 第一种情况&am…...

React Native 开发环境搭建(全平台详解)

React Native 开发环境搭建&#xff08;全平台详解&#xff09; 在开始使用 React Native 开发移动应用之前&#xff0c;正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南&#xff0c;涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤&#xff0c;如何在 Android 和 iOS…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)

文章目录 1.什么是Redis&#xff1f;2.为什么要使用redis作为mysql的缓存&#xff1f;3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿&#xff1f;3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例

使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件&#xff0c;常用于在两个集合之间进行数据转移&#xff0c;如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model&#xff1a;绑定右侧列表的值&…...

Cesium1.95中高性能加载1500个点

一、基本方式&#xff1a; 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)

CSI-2 协议详细解析 (一&#xff09; 1. CSI-2层定义&#xff08;CSI-2 Layer Definitions&#xff09; 分层结构 &#xff1a;CSI-2协议分为6层&#xff1a; 物理层&#xff08;PHY Layer&#xff09; &#xff1a; 定义电气特性、时钟机制和传输介质&#xff08;导线&#…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?

论文网址&#xff1a;pdf 英文是纯手打的&#xff01;论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误&#xff0c;若有发现欢迎评论指正&#xff01;文章偏向于笔记&#xff0c;谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

12.找到字符串中所有字母异位词

&#x1f9e0; 题目解析 题目描述&#xff1a; 给定两个字符串 s 和 p&#xff0c;找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义&#xff1a; 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同&#xff0c;顺序无所谓&#xff0c;则互为…...