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…...

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…...

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中&#xff0c;iftop是网络管理的得力助手&#xff0c;能实时监控网络流量、连接情况等&#xff0c;帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15

缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下&#xff1a; struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

(十)学生端搭建

本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端&#xff0c;同时完善学生端的构建。本次工作主要包括&#xff1a; 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...

Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组

在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...

可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值

可靠性灵活性&#xff1a;电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中&#xff0c;电力载波技术&#xff08;PLC&#xff09;凭借其独特的优势&#xff0c;正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据&#xff0c;无需额外布…...

【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】

第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...