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git - 如何在没有第一次提交的情况下撤消 git rm -rf dirname?

我做到了:gitinitgitadd.gitrm-rfdirname查看其他答案,gitreset--hardHEAD、gitcheckout-f和gitreflog没有用,显然是因为那里没有要返回的HEAD,也没有要从中取回文件的提交。有办法找回文件吗? 最佳答案 警告:在没有-n选项的情况下运行gitprune(1)将清除您无法访问的数据。可能有一种方法,使用gitprune和gitcat-file.运行gitprune-n​​将列出哪些对象将被修剪删除:$gitprune-n9cc84ea9b4d95453215d0c2648

基于马尔可夫过程的一种新型混合PSO粒子群算法(SCI二区高被引文献)介绍及算法复现(使用chatgpt)

以下是一篇算法领域的SCI二区文献(原文见附件),介绍了一种使用Markov概率转移矩阵对种群拓扑结构进行加权的粒子群算法,相比于标准PSO算法该算法提高了全局覆盖率,更容易跳出局部最优,但是在局部最优点由于迭代过大,收敛较慢。以下从四个方面讲述全文:一、标准PSO粒子群算法;二、Markov马尔可夫链模型及Pagerank算法;三、如何将Markov和Ragerank代入PSO算法;四、使用chatgpt进行算法复现。(注:前两部分直接引用相关博客,后两部分是博主原创内容,熟悉PSO、Markov、Pagerank的读者可直接切入第三部分)CesareND,ChamoretD,Domasze

基于马尔可夫过程的一种新型混合PSO粒子群算法(SCI二区高被引文献)介绍及算法复现(使用chatgpt)

以下是一篇算法领域的SCI二区文献(原文见附件),介绍了一种使用Markov概率转移矩阵对种群拓扑结构进行加权的粒子群算法,相比于标准PSO算法该算法提高了全局覆盖率,更容易跳出局部最优,但是在局部最优点由于迭代过大,收敛较慢。以下从四个方面讲述全文:一、标准PSO粒子群算法;二、Markov马尔可夫链模型及Pagerank算法;三、如何将Markov和Ragerank代入PSO算法;四、使用chatgpt进行算法复现。(注:前两部分直接引用相关博客,后两部分是博主原创内容,熟悉PSO、Markov、Pagerank的读者可直接切入第三部分)CesareND,ChamoretD,Domasze

c++ - 如何在 Linux 上用 C++ 清除目录内容(基本上,我想做 'rm -rf <directorypath>/*'

我正在Linux(Ubuntu)上编写一个C++程序。我想删除一个目录的内容。它可以是松散的文件或子目录。本质上,我想做一些等同于的事情rm-rf/*您能否建议在C++中执行此操作的最佳方法以及所需的header。是否可以使用sys/stat.h或sys/types.h或sys/dir.h执行此操作?! 最佳答案 使用nftw()(文件树遍历)函数,带有FTW_DEPTH标志。提供一个仅在传递的文件上调用remove()的回调:#define_XOPEN_SOURCE500#include#include#includeintunl

c++ - 如何在 Linux 上用 C++ 清除目录内容(基本上,我想做 'rm -rf <directorypath>/*'

我正在Linux(Ubuntu)上编写一个C++程序。我想删除一个目录的内容。它可以是松散的文件或子目录。本质上,我想做一些等同于的事情rm-rf/*您能否建议在C++中执行此操作的最佳方法以及所需的header。是否可以使用sys/stat.h或sys/types.h或sys/dir.h执行此操作?! 最佳答案 使用nftw()(文件树遍历)函数,带有FTW_DEPTH标志。提供一个仅在传递的文件上调用remove()的回调:#define_XOPEN_SOURCE500#include#include#includeintunl

ZMC408CE | 实现“8通道独立PSO”应用场景

一、ZMC408SCAN产品亮点1.高性能处理器,提升运算速度、响应时间和扫描周期等;2.一维/二维/三维、多通道视觉飞拍,高速高精;3.位置同步输出PSO,连续轨迹加工中对精密点胶胶量控制和激光能量控制等;4.多轴同步控制,多坐标系独立控制等;5.EtherCAT同步周期可快至125us;6.EtherCAT总线和脉冲轴混合插补;7.直线插补、任意空间圆弧插补、螺旋插补、样条插补等;8.应用灵活,可PC上位机开发,也可脱机独立运行;高性能EtherCAT总线运动控制器运动控制器二、ZMC408CE产品简介ZMC408CE是正运动技术推出的一款高性能EtherCAT总线运动控制器,核心技术采用

PSO、GA与simulink模型联合仿真分析(超详细算法解析)

目录前言1.联和仿真函数介绍1.1assignin函数1.2sim函数1.3 feval函数2.使用粒子群算法优化simulink模型中的PID调节参数 2.1实现程序2.2仿真结果3.使用遗传算法优化simulink模型中的PID调节参数 3.1实现程序3.2仿真结果4.总结前言上几篇文章我们介绍了用常规遗传算法以及其工具箱、粒子群算法求多目标或者多元函数的最大值或者最小值问题,这篇文章将介绍如何利用优化算法与simulink联合仿真,优化控制中需要调节的参数问题。由于手动调参会非常麻烦,而且即使调节效果较好也难以找到全局最优解,所以非常有必要去使用优化算法全局寻优的能力进行自动调参,本篇文

基于粒子群算法(PSO)的路径规划问题研究 (Matlab代码实现)

目录1概述2粒子群算法简介3问题分析4 基本原理5运行结果6参考文献7Matlab代码实现 1概述最早科学家发现生物群体存在着某种有规律的趋利避害和活动觅食的生命活动,像鸟类、鱼群的觅食活动,蜂群的种族繁衍活动,狮群的家庭捕食行动等等,诸如此类的生物活动后来被联想到解决工程学上比较复杂的最优解问题,如比较复杂的电网规划求解,灌溉管道铺设路径最优化求解和建筑高楼的造价最优值。大家比较熟悉的有遗传算法(BA)(上世纪六七十年代),粒子群算法(1995)和差分进化算法(1995)。2粒子群算法简介粒子群算法1995年由J.Kennedy和R.C.Eberhart提出的一种智能计算的算法,以高速,整洁

rm -rf 真是删库跑路的一把好手

文章目录前言删库跑路恢复感想后续总结前言上回书说到《一个月黑风高的夜晚紧急完成gitlab服务器数据迁移》,因为数据迁移后原数据还是存在的,该分区硬盘快满了,进而影响了原目录下的日志存储,既然数据已经迁移到新的路径了,那原来的库直接删掉就好了,往往就是这么不经意间做了一个令人十分后怕的决定。删库说干就干,连上服务器就开始操作了,为了避免搞错了,我还打开了另一个ssh窗口,对照着正在使用的git库,来一步步查找原来路径下已经废弃的仓库,嗯,终于找到了,对比各种信息没啥问题,两个窗口相互对照,十分“保险”。rm-rfxxx走你,一切都安静了,好了退出当前路径检查一下空间大小,咦?路径怎么不对,好像

rm -rf命令的作用 以及windows 代替命令

1、Linuxrm就是remove的缩写,用于Linux系统中删除文件的命令。基本语法  rm[option]要删除的文件或目录  常用选项  -r:递归删除整个文件  -f:强制删除不提示2、windowswindows系统中的代替命令如下:删除文件:del  仅仅删除文件或者文件夹,不能递归删除子文件夹。命令行输入这个,就能看到所有选项了:C:\Users\86132>del/?删除一个或多个文件。DEL[/P][/F][/S][/Q][/A[[:]attributes]]namesERASE[/P][/F][/S][/Q][/A[[:]attributes]]names names