当前位置: 首页 > news >正文

【Git】拉取代码/提交代码

1.从将本地代码放入远程仓库

(如果有分支的情况)
[git checkout xx切换分支后 git add . 将本地所有改动文件新增 commit之后 git push(将代码全部提交)]
换分支

分支操作
#查看分支
git branch
#创建分支
git branch test
#切换分支
git checkout test
#修改代码
#提交代码git add . 默认提交所以
git add .   
#提交到本地仓库
git commit -m "消息"
#查看是否有远程仓库
git remote -v
#提交到远程仓库
git push -u origin test#合并
#切换分支
git branch
git checkout master
git merge test
git push -u origin master

2.在远程仓库拉取代码放入本地

🍉🍉🍉第一次从线上拉取代码到本地时,输入克隆命令:git clone 远程仓库地址

Errno -4058: 找不到启动项目
[当使用 dev或者serve 运行项目的时候,出现了-4058,(因为运行目录错误), 解决措施:进入正确的运行目录]
Errno -4058: 找不到启动项目

Errno -4048: 没有管理员权限
Errno -4048: 没有管理员权限

🍉🍉🍉第一次加载项目出现依赖报错, 解决措施:把该文件目录下的node_modules和package-lock文件删了,然后再输入命令行行 npm install (记得先清缓存再install)
清除缓存命令行:npm cache clean -force (强制清除所有)

PS:拉取代码注意项

git fetchgit pull都可以从远程获取最新版本的代码到本地,git pull可以合并,但是git fetch不采用合并方式;

(没依据、感觉)在任何类型的 fetch 命令上,更新远程跟踪分支都是默认行为   🍉🍉🍉

ps:将代码推送到主分支:git push origin master

git fetch <远程主机名> <分支名>
从远程仓库origin/master分支获取最新代码到本地分支上:git fetch origin master
比较本地的master分支和origin/master分支的区别:git log -p master…origin/master
合并代码:git merge origin/master
从远程获取最新代码并合并到本地:git pull
git fetch按分支拉取;git merge合并代码
git pull origin master 进行 git fetch 和 git merge操作

如果在git pull之后合并代码失败 报错:error: You have not concluded your merge (MERGE_HEAD exists).
出现合并代码失败的原因有很多,但是出现情况最多的是:拉取的文件自己本地有改动出现版本冲突问题

git fetch:可以在代码合并前根据实际情况决定是否合并

解决冲突合并的方法:[ps:这是之前在网上看到的解决方案]

一:保留本地的更改,中止合并->重新合并->重新拉取
$:git merge --abort
$:git reset --merge
$:git pull
二:舍弃本地代码,远端版本覆盖本地版本(慎重)
$:git fetch --all
$:git reset --hard origin/master
$:git fetch

防止冲突的注意项:如果改的模块出现一致的情况(一般都是分模块) ,改代码前先git pull 拉取代码;提交代码前也记得先git pull;以防出现代码拉取失败的情况;

相关文章:

【Git】拉取代码/提交代码

1.从将本地代码放入远程仓库 (如果有分支的情况) [git checkout xx切换分支后 git add . 将本地所有改动文件新增 commit之后 git push(将代码全部提交)] 分支操作 #查看分支 git branch #创建分支 git branch test #切换分支 git checkout test #修改代码 #提交代码git ad…...

产品预览 | 系统仿真与三维专业场仿真融合——MWORKS模型降阶工具箱

1 引言 近二十年来&#xff0c;数字化技术迅猛发展&#xff0c;以美国和中国提出装备数字工程为标志&#xff0c;人类迈入全新的数字化时代。装备数字化需要对装备的运行状态和行为进行准确的模拟和预测&#xff0c;这就需要利用系统仿真技术。系统仿真技术能够综合考虑装备的…...

我们都遇到过的这些ajax代码到底什么意思?

hello&#xff0c;我是小索奇&#xff0c;本篇文章给大家带来ajax中常用的一些代码&#xff0c;为什么写这些呢&#xff1f; 因为小索奇也看黑马、尚硅谷等老师的视频&#xff0c;在学习java的时候经常会介绍ajax&#xff0c;导致很多不了解的伙伴一脸懵然&#xff0c;以防万一…...

TiDB实战篇-TiCDC

目录 简介 原理 使用场景 使用限制 硬件配置 部署 在安装TiDB的时候部署 扩容部署 操作 管理CDC 管理工具 查看状态 创建同步任务 公共参数 CDC任务同步到MySQL实战 同步命令 查看所有的同步任务 同步任务的状态 管理同步任务 查看一个同步信息的具体情况 …...

ElasticSearch第十七讲 ES索引别名的使用

索引别名 ES中可以为索引添加别名,一个别名可以指向到多个索引中,同时在添加别名时可以设置筛选条件,指向一个索引的部分数据,实现在关系数据库汇总的视图功能,这就是ES中别名的强大之处。别名是一个非常实用的功能,为我们使用索引提供了极大的灵活性,许多ES的API都支持…...

第二个机器学习应用:乳腺癌数据集在决策树模型上的挖掘

目录 决策树优化与可视化 1 决策树分类 2 决策树可视化 3 显示树的特征重要性 特征重要性可视化 决策树回归 1 决策树回归 决策树优化与可视化 1 决策树分类 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sk…...

前端canvas截图酷游地址的方法!

前情提要 想在在JavaScript中&#xff0c;酷游专员KW9㍠ㄇEㄒ提供用HTML5的Canvas元素来剪取画面并存成SVG或PNG。 程式写法(一) 首先&#xff0c;需要在HTML中创建一个Canvas元素<canvas id"myCanvas"></canvas> 在JavaScript中&#xff0c;使用canv…...

2018年入学,2021年入职

2018年的春天&#xff0c;凌晨紧张地查着考研成绩&#xff0c;运气好&#xff0c;384&#xff0c;远远超出了我的预期“能进复试就行”&#xff0c;秉承着“尽人事&#xff0c;知天命”的格言&#xff0c;坚持复习完&#xff0c;坚持到考试最后一秒。 在考试之前&#xff0c;我…...

python+nodejs+ssm+vue 基于协同过滤的旅游推荐系统

本文首先介绍了旅游推荐的发展背景与发展现状&#xff0c;然后遵循软件常规开发流程&#xff0c;首先针对系统选取适用的语言和开发平台&#xff0c;根据需求分析制定模块并设计数据库结构&#xff0c;再根据系统总体功能模块的设计绘制系统的功能模块图&#xff0c;流程图以及…...

【STL十四】函数对象(function object)_仿函数(functor)——lambda表达式

【STL十四】函数对象&#xff08;function object&#xff09;_仿函数&#xff08;functor&#xff09;——lambda表达式 一、函数对象&#xff08;function object&#xff09;二、函数对象优点三、分类四、头文件五、用户定义函数对象demo六、std::内建函数对象1、 算术运算函…...

如何写出高质量的前端代码

写出高质量的前端代码是每个前端开发人员的追求。在一个复杂的项目中&#xff0c;代码质量对于项目的可维护性、可扩展性和可读性都有很大的影响。本文将介绍一些如何写出高质量前端代码的技巧和最佳实践。 一、注重代码结构和组织 1.1 遵循一致的命名规范 命名规范是编写高…...

YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度,基于优化算法提高目标检测速度

目录 一、学习率调度二、权重衰减和正则化三、梯度累积和分布式训练1、梯度累积2、分布式训练 四、自适应梯度裁剪 大家好&#xff0c;我是哪吒。 上一篇介绍了YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度&#xff0c;基于模型结构提高目标检测速度&#xff0c;本篇介绍一下基于优化算…...

CentOS 7中安装配置Nginx的教程指南

1. 安装Nginx 在终端中执行以下命令以安装Nginx&#xff1a; sudo yum install epel-release sudo yum install nginx安装完成后的 Nginx 内容通常会被安装在以下目录下&#xff1a; /etc/nginx: 该目录包含 Nginx 的配置文件&#xff0c;包括 nginx.conf 和 conf.d 目录下的…...

Vicuna- 一个类 ChatGPT开源 模型

Meta 开源 LLaMA(大羊驼)系列模型为起点,研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca(羊驼)、Alpaca-Lora、Luotuo(骆驼)等轻量级类 ChatGPT 模型并开源。 google提出了一个新的模型:Vicuna(小羊驼)。该模型基于LLaMA,参数量13B。Vicuna-13B 通过微调 LLaMA 实现了高性能…...

5.1 数值微分

学习目标&#xff1a; 作为数值分析的基础内容&#xff0c;我建议你可以采取以下步骤来学习数值微分&#xff1a; 掌握微积分基础&#xff1a;数值微分是微积分中的一个分支&#xff0c;需要先掌握微积分基础知识&#xff0c;包括导数、极限、微分等。 学习数值微分的概念和方…...

云计算服务安全评估办法

云计算服务安全评估办法 2019-07-22 14:46 来源&#xff1a; 网信办网站【字体&#xff1a;大 中 小】打印 国家互联网信息办公室 国家发展和改革委员会 工业和信息化部 财政部关于发布《云计算服务安全评估办法》的公告 2019年 第2号 为提高党政机关、关键信息基础设施运营者…...

laravel5.6.* + vue2 创建后台

本地已经安装好了composer 1.新建 Laravel5.6.*项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel5vue2demo 5.6.* 2. cd laravel5vue2demo 3. npm install /routes/web.php 路由文件中, 修改 Route::get(/, function () {return view(index); });新建…...

Python自动化sql注入:布尔盲注

在sql注入时&#xff0c;使用python脚本可以大大提高注入效率&#xff0c;这里演示一下编写python脚本实现布尔盲注的基本流程&#xff1a; 演示靶场&#xff1a;sqli-labs 布尔盲注 特点&#xff1a;没有回显没有报错&#xff0c;但根据sql语句正常与否返回不同结果&#x…...

Microsoft Defender for Office 365部署方案

目录 前言 一、Microsoft Defender for Office 365 部署架构 1、部署环境 2、Microsoft Defender for Office 365 核心服务...

字节岗位薪酬体系曝光,看完感叹:不服真不行

曾经的互联网是PC的时代&#xff0c;随着智能手机的普及&#xff0c;移动互联网开始飞速崛起。而字节跳动抓住了这波机遇&#xff0c;2015年&#xff0c;字节跳动全面加码短视频&#xff0c;从那以后&#xff0c;抖音成为了字节跳动用户、收入和估值的最大增长引擎。 自从字节…...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段&#xff1a; 构建阶段&#xff08;Build Stage&#xff09;&#xff1a…...

大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用

本文介绍图数据库Neofj的安装与使用&#xff0c;操作系统&#xff1a;Ubuntu24.04&#xff0c;Neofj版本&#xff1a;2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装&#xff1a;Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》

引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...

Java 8 Stream API 入门到实践详解

一、告别 for 循环&#xff01; 传统痛点&#xff1a; Java 8 之前&#xff0c;集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如&#xff0c;过滤列表中的偶数&#xff1a; List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

有限自动机到正规文法转换器v1.0

1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机&#xff08;Finite Automaton, FA&#xff09;到正规文法&#xff08;Regular Grammar&#xff09;转换器&#xff0c;它配备了一个直观且完整的图形用户界面&#xff0c;使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...

初探Service服务发现机制

1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能&#xff1a;服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源&#xf…...

【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行

项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战&#xff0c;克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解

在 C/C 编程的编译和链接过程中&#xff0c;附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置&#xff0c;它们相互配合&#xff0c;确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中&#xff0c;这些概念容易让人混淆&#xff0c;但深入理解它们的作用和联…...