Git分支提交时自动大写 fatal: the remote end hung up unexpectedly

先说结论:

进入 .git/refs/heads目录,会看到Feature文件夹,重命名为feature即可。

表现:

通过终端命令创建的分支

git checkout -b feature/name

使用git push后自动变成了Feature/name

并且有时候在本地创建feature/1234567_xxx分支后,使用

git push --set-upstream origin feature/1234567_xxx 链接远端分支时,会提示:

致命错误:feature/1234567_xxx 无法被解析为分支

fatal: the remote end hung up unexpectedly

git push -u origin feature/1234567_xxx 也无法解决

最后终于在stackOverFlow找到答案

git - Can't push to remote branch, cannot be resolved to branch - Stack Overflow

进入 .git/refs/heads目录,会看到Feature文件夹,重命名为feature即可。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/788662.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

CSS面试题常用知识day03

大家好我是没钱的君子下流坯,用自己的话解释自己的知识 前端行业下坡路,甚至可说前端已死,我还想在前段行业在干下去,所以从新开始储备自己的知识。 从CSS——>Javascript——>VUE2——>Vuex、VueRouter、webpack——>…

SVM简介 详细推导 核函数 线性可分 非线性可分

注意:由于该文章由jupyter nbconvert导出,若单独执行代码可能出现变量找不到或者没有导入库的情况,正确的做法是将所有的代码片段按顺序放到一个.py文件里面或者按顺序放入一个.ipynb文件的多个代码块中。 SVM(Support Vector Machine) Vap…

49岁前港姐退圈出嫁「南丫岛王子」,打排卵针高龄连生两女。

现年49岁的吴忻熹(原名吴文忻)1998年参选香港小姐夺得季军入行,在TVB签约发展平平,继而转战影坛,凭性感演出而为人熟悉。其后她在2011年嫁给有「南丫岛王子」之称的金融才俊,并在近40岁开始诞下两名女儿。吴…

python爬虫+django新闻推荐系统可视化分析

1. 安装python3.7.0 2. 更新pip 控制台执行 python -m pip install -U pip 3. 安装依赖库 pip install -r requirements.txt 4. 更改mysql数据库配置 修改newsServer/settings.py中的数据库连接配置,比如修改下方PASSWORD密码为本机mysql密码&#xff1…

浏览器工作原理与实践--WebAPI:XMLHttpRequest是怎么实现的

在上一篇文章中我们介绍了setTimeout是如何结合渲染进程的循环系统工作的,那本篇文章我们就继续介绍另外一种类型的WebAPI——XMLHttpRequest。 自从网页中引入了JavaScript,我们就可以操作DOM树中任意一个节点,例如隐藏/显示节点、改变颜色、…

Ps:HDR 色调

HDR 技术旨在通过合并不同曝光度的图像来扩展照片的光照细节范围,使得最终图像能够同时展示最亮和最暗区域的细节。 HDR 色调 HDR Toning命令能够在单张图像上重现类似的效果,无需多张不同曝光的照片。 Ps菜单:图像/调整/HDR 色调 Adjustment…

物联网实战--入门篇之(十)安卓QT--后端开发

目录 一、项目配置 二、MQTT连接 三、数据解析 四、数据更新 五、数据发送 六、指令下发 一、项目配置 按常规新建一个Quick空项目后,我们需要对项目内容稍微改造、规划下。 首先根据我们的需要在.pro文件内添加必要的模块,其中quick就是qml了&…

Windows下编译TinyXML(XML文件解析)

作者:翟天保Steven 版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处 TinyXML是什么? TinyXML是一个轻量级的C XML解析器,它提供了一种简单的方法来解析和操作XML文档。TinyXM…

【六 (2)机器学习-机器学习建模步骤/kaggle房价回归实战】

一、确定问题和目标: 1、业务需求分析: 与业务团队或相关利益方进行深入沟通,了解他们的需求和期望。 分析业务流程,找出可能的瓶颈、机会或挑战。 思考机器学习如何帮助解决这些问题或实现业务目标。 2、问题定义:…

docker搭建CI/CD环境配置过程中的常见问题

一、Jenkins 1、pull镜像问题 docker pull jenkins/jenkins:lts Using default tag: latest Trying to pull repository docker.io/library/centos ... Get https://registry-1.docker.io/v2/library/centos/manifests/latest: Get https://auth.docker.io/token?scoperepo…

激发创新活力:算力券与模型券,科技企业的新动力

激发创新活力:算力券与模型券,科技企业的新动力 在数字化转型的大潮中,科技创新已成为推动企业发展的核心动力。为了进一步激发企业的创新活力,政府和相关机构开始探索一种新的激励机制——发放“算力券”和“模型券”。这些创新…

golang语言系列:Web框架+路由 之 Echo

云原生学习路线导航页(持续更新中) 本文是golang语言系列文章,本篇主要对 Echo 框架 的基本使用方法 进行学习 1.Echo是什么 Go 有众多Web框架,Echo 是其中的一个,官网介绍Echo有高性能、可扩展性、极简的特点。使用E…

非关系型数据库-----------探索 Redis高可用 与持久化

目录 一、Redis 高可用 1.1什么是高可用 1.2Redis的高可用技术 二、 Redis 持久化 2.1持久化的功能 2.2Redis 提供两种方式进行持久化 三、Redis 持久化之----------RDB 3.1触发条件 3.1.1手动触发 3.1.2自动触发 3.1.3其他自动触发机制 3.2执行流程 3.3启动时加载…

将excel数据拆分成多个excel文件

一、背景: 平时在日常工作中,经常需要将excel的文件数据进行拆分,拆分成多个excel文件,然而用人工来处理这个既耗时,又费精力,眼睛会疲劳,时间长了操作上会出现失误,导致数据拆分错…

Redis缓存设计与性能优化【缓存和数据库不一致问题,解决方案:1.加过期时间这样可以一段时间后自动刷新 2.分布式的读写锁】

Redis缓存设计与性能优化 缓存与数据库双写不一致 缓存与数据库双写不一致 在大并发下,同时操作数据库与缓存会存在数据不一致性问题 1、双写不一致情况 2、读写并发不一致 解决方案: 1、对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等)&a…

Linux系统---进程间通信与管道入门

顾得泉:个人主页 个人专栏:《Linux操作系统》 《C从入门到精通》 《LeedCode刷题》 键盘敲烂,年薪百万! 一、进程间通信 1.进程间通信的目的 1.数据传输:一个进程需要把他的数据传给另外一个进程。 2.资源共享&…

SAR教程系列7——在cadence中用Spectrum工具FFT仿真ADC的ENOB、SNR等动态性能指标

首先在仿真之前,你得有一个ADC。然后是思考如何仿真的问题,如何加激励,如何使用相关工具查看仿真结果。假定你有一个可以仿真的ADC,大致经过下列步骤可以得到ADC的相关动态性能指标。 第一步:在ADC后面接一个理想的DA…

idea快速找到maven中冲突的依赖,解决依赖冲突

红色实线:冲突,红色虚线:依赖于同一个包的多版本 选择包,右键Excluede,排除 问题原因: 一个项目中需要jar包A和jar包B,而jar包A和jar包B都需要依赖jar包C,但A需要1.2.16版本的C,B需要1.2.17版本的C,这时候就可能会产…

基于MPPT的风力机发电系统simulink建模与仿真

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 4.1风能与风力发电机模型 4.2风力机功率特性与最大功率点 4.3 MPPT 5.完整工程文件 1.课题概述 基于MPPT的风力机发电系统simulink建模与仿真。MPPT使用S函数编写实现。基于最大功率点跟踪&#xff08…

Python快速入门系列-8(Python数据分析与可视化)

第八章:Python数据分析与可视化 8.1 数据处理与清洗8.1.1 数据加载与查看8.1.2 数据清洗与处理8.1.3 数据转换与整理8.2 数据可视化工具介绍8.2.1 Matplotlib8.2.2 Seaborn8.2.3 Plotly8.3 数据挖掘与机器学习简介8.3.1 Scikit-learn8.3.2 TensorFlow总结在本章中,我们将探讨…