git 常用命令速查表

时间: 2023-11-12 18:59:20 浏览: 144
好的,以下是 Git 常用命令速查表: 1. git init:初始化一个 Git 仓库 2. git add <file>:将文件添加到暂存区 3. git commit -m "message":提交暂存区的文件到本地仓库,并添加提交信息 4. git status:查看工作区、暂存区和本地仓库的状态 5. git log:查看提交历史记录 6. git branch:查看分支信息 7. git checkout <branch>:切换到指定分支 8. git merge <branch>:将指定分支合并到当前分支 9. git remote add origin <url>:将本地仓库与远程仓库关联 10. git push -u origin <branch>:将本地仓库的指定分支推送到远程仓库
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python git常用命令大全

Python Git常用命令大全: Git是现代化的版本控制系统,常被用于软件开发,协作和管理。它允许在开发过程中创建和管理不同的版本,跟踪文件的更改,以及支持团队合作。Python则是一种广泛应用于开发Web应用程序以及数据科学和人工智能领域的高级编程语言。在使用Git时,Python的代码可以与Git进行集成。这里是Python Git常用命令的大全: 1. git init:初始化一个新的 Git 仓库。 2. git clone:从现有的 Git 仓库克隆项目,可以是本地仓库或远端仓库。 3. git add:将文件添加到 Git 仓库中。git add . 可以添加所有更改。 4. git commit:将所有已添加的文件提交到本地 Git 仓库中。 5. git status:查看当前工作目录中 Git 仓库的状态。 6. git log:查看提交记录。 7. git push:将本地 Git 仓库的更改推送到远端仓库。 8. git pull:将远端 Git 仓库的更改拉到本地仓库。 9. git branch:创建新的分支。 10. git checkout:切换分支。 11. git merge:将一个分支的更改合并到另一个分支。 12. git revert:撤销一个提交。 13. git rebase:将一个分支的修改合并到当前分支。 14. git config:配置 Git。 15. git remote:管理远端仓库。 这是Python Git常用命令的大部分命令,但这并不是全部。在使用Git和Python时,这些命令应该是最为重要的。无论是在个人项目中还是团队合作中,这些命令会让你更加高效地使用Git,并保护你的代码免遭不可挽回地灾难。

git常用命令merge

在Git中,"merge"是一个常用的命令,用于将一个分支的更改合并到另一个分支中。下面是关于"merge"命令的介绍: 1. `git merge <branch>`:将指定分支 `<branch>` 的更改合并到当前分支。这将把 `<branch>` 中的提交应用到当前分支,并创建一个新的合并提交。 2. `git merge --no-ff <branch>`:执行非快进合并(non-fast-forward merge)。这会在合并时创建一个新的合并提交,即使没有必要。这样可以保留分支的历史信息。 3. `git merge --abort`:取消正在进行的合并操作,并恢复到合并之前的状态。 4. `git merge --continue`:在解决合并冲突后,继续进行合并操作。 5. `git merge --squash <branch>`:将指定分支 `<branch>` 的更改压缩成一个单独的提交,并将其应用到当前分支。这样可以将多个提交合并为一个,以便保持提交历史的整洁性。 6. `git merge --strategy-option=<option>`:使用指定的合并策略选项进行合并。常见的选项包括`ours`(保留当前分支的更改)和`theirs`(保留要合并分支的更改)。 7. `git merge --ff-only <branch>`:只执行快进合并(fast-forward merge)。如果当前分支的提交历史可以直接应用到要合并的分支上,就会执行快进合并。 这些是Git中常用的"merge"命令及其选项。通过合并分支,可以将不同分支的更改整合到一起,保持代码的一致性和完整性。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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