Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Восстановить файлы из приложения Rails с помощью git, клонирующего приложение heroku?

Я новичок в Git/Heroku, и я потерял файлы из приложения Rails, которое я также развернул в Heroku. Можно ли восстановить исходные файлы из Heroku?

Я нашел эту ссылку, которая гласит:

Чтобы клонировать исходный код существующего приложения из Heroku с помощью Git, используйте команду heroku git:clone:

heroku git:clone -a myapp

Замените myapp на имя вашего приложения. При этом будет создан новый каталог, названный в честь вашего приложения, с его исходным кодом и полной историей репозитория, а также добавлен удаленный git heroku для облегчения дальнейших обновлений.

Я сделал это, но я не знаю, где этот новый каталог?

Спасибо!

(И, конечно же, в следующий раз я должен использовать что-то вроде Github).


Ответы:


1

На самом деле было возможно скопировать все исходные файлы приложения из Heroku на мой локальный диск. При вводе:

heroku git:clone -a myherokuapp

в папке моего приложения rails (например, myapp) новый каталог можно найти в /myapp/myherokuapp/.

14.11.2016
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..