git从入门到精通pdf

时间: 2023-12-25 18:29:15 浏览: 47
很抱歉,我无法提供git从入门到精通的PDF文件。但是我可以为您提供一些关于git的基本知识和操作示例。 Git是一个分布式版本控制系统,用于跟踪文件的更改并协调多个人之间的工作。它可以帮助团队成员协同开发项目,并且可以轻松地回滚到之前的版本。 以下是一些常用的git命令和操作示例: 1. 初始化一个新的git仓库: ```shell git init ``` 2. 将文件添加到git仓库: ```shell git add <文件名> ``` 3. 提交更改到git仓库: ```shell git commit -m "提交信息" ``` 4. 查看git仓库的状态: ```shell git status ``` 5. 查看文件的更改内容: ```shell git diff <文件名> ``` 6. 创建一个新的分支: ```shell git branch <分支名> ``` 7. 切换到一个分支: ```shell git checkout <分支名> ``` 8. 合并分支到当前分支: ```shell git merge <分支名> ``` 9. 查看提交历史: ```shell git log ``` 以上是一些git的基本操作示例,希望对您有所帮助。
相关问题

jenkins持续集成从入门到精通 pdf

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git harb入门

要使用Git Harbor进行入门,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保已经安装了Docker。Docker是一个开源的容器化平台,可以帮助你快速构建、部署和运行应用程序。 2. 接下来,你可以使用以下命令在Docker中运行Git Harbor容器: - 使用引用中的命令:`docker run -d -it --name=nginx-test -v /app/wwwroot:/usr/share/nginx/html nginx`。 - 或者,使用引用中的命令:`docker run -d --name=nginx-test -v nginx-vol:/usr/share/nginx/html nginx`。 - 还可以使用引用中的命令:`docker run -d -it --name=nginx-test --mount type=bind,src=/app/wwwroot,dst=/usr/share/nginx/html nginx`。 3. 运行上述命令后,Git Harbor容器将在Docker中启动,并将应用程序的文件映射到容器中的`/usr/share/nginx/html`目录。 4. 确保你已经在本地创建了一个名为`/app/wwwroot`的目录,并将应用程序的文件放置在该目录中。这样,当Git Harbor容器启动时,它将自动将该目录与容器中的`/usr/share/nginx/html`目录进行映射。 5. 通过访问`http://localhost`或容器的IP地址,你就可以在浏览器中查看Git Harbor的入门页面了。 总结起来,要使用Git Harbor进行入门,你需要安装Docker,然后在Docker中运行Git Harbor容器,并将应用程序的文件映射到容器中的指定目录。这样,你就可以通过浏览器访问Git Harbor的入门页面了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Docker简介](https://blog.csdn.net/dengtanli9375/article/details/101457456)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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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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