Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить обновленный мастер формы кода в ранее созданной ветке в git

Я использую git в первый раз. Я создал ветку на git, после создания ветки я не работал с этой веткой, я работал в мастере. теперь я хочу, чтобы эти изменения были и в моей ветке, так как я могу получить эти изменения в своей ветке.

Я использую исходное дерево.

git github atlassian-sourcetree ios
04.08.2014

Ответы:


1

В SourceTree вы можете легко объединить эти изменения в «вашу ветку»:

  1. Обязательно оформите заказ master, например. двойным кликом по нему в разделе "ФИЛИАЛЫ" с левой стороны.
  2. Выберите коммит вашей ветки и нажмите кнопку Merge на панели значков. Вас спросят, хотите ли вы объединить эту ветку с текущей веткой (то есть master).

После этого ваша ветка должна быть на том же коммите, что и master.

04.08.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..