【记录】Git|如何优雅的删除子模块(submodule)或修改Submodule URL

shandianchengzi
新星创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 操作系统技术领域
2023-05-07 10:09:29

[Git] 如何优雅的删除子模块(submodule)或修改Submodule URL - 简书 (jianshu.com)

收录原因:太常用了,这篇写得非常简单且能用、就是这几个指令。

 

删除:

# 逆初始化模块,其中{MOD_NAME}为模块目录,执行后可发现模块目录被清空
git submodule deinit {MOD_NAME} 
# 删除.gitmodules中记录的模块信息(--cached选项清除.git/modules中的缓存)
git rm --cached {MOD_NAME} 
# 如果你通过 git rm 删不掉,就会报错如下:
#A git directory for 'xxxx' is found locally with remote(s):
#  origin	git@git.xxxxxxx.git
#If you want to reuse this local git directory instead of cloning again from
#  git@git.xxxxxxx.git
#use the '--force' option. If the local git directory is not the correct repo
#or you are unsure what this means choose another name with the '--name' option.
# 此时你可以考虑去.git/modules文件夹下删掉对应的,这样就不会从本地缓存中拉取了。
# 提交更改到代码库,可观察到'.gitmodules'内容发生变更
git commit -am "Remove a submodule." 

修改:

thinker-g@localhost: ~/app$ git submodule sync 
Synchronizing submodule url for 'gitmods/thinker_g/Helpers'
thinker-g@localhost: ~/app$ # 运行后可观察到'.git/config'中对应模块的url属性被更新
thinker-g@localhost: ~/app$ git commit -am "Update submodule url." # 提交变更

 添加:

git submodule add <url> <path>

 

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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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