分支规范

分支的命名习惯上使用小写字母、数字、连字符-以及斜杠/组成。 这里建议使用斜杠/因为它会被Git自动识别，并且在.git/中为其创建目录结构，例如.git/refs/heads/feature/xxx。

复杂项目

对于使用多个平行分支进行版本管理的复杂项目，分支的命名和使用通常遵循如下规范：

  • 两个长期分支：
    • 主分支：包括项目的所有正式版本，名称为main或master；
    • 开发分支：包括项目的最新版本，名称为develop、dev或next；
  • 几种短期分支：（向长期分支合并完成后即可删除）
    • 功能分支：拆分为多个独立功能进行同步开发，名称例如feature/login-page，feature/user_module；
    • 预发布分支：在正式版本发布之前的准备，名称例如release/xxx，xxx代表日期；（改为pre-release可能更合适）
    • 快速修复分支：名称例如hotfix/xxx，xxx代表修复的问题编号或描述。

关于长期分支的使用：

  • 主分支和开发分支作为一组平行线长期存在；
  • 主分支上的结点主要是发布的稳定版本，在结点上加上对应的版本标签（例如v1.0）；
  • 开发分支记录了项目的最新版本代码，任何短期分支最终都需要合并到开发分支；
  • 我们需要保证主分支的简洁性和稳定性，避免直接提交到主分支，主要从其它分支（预发布分支，快速修复分支）向主分支合并。

关于短期分支的使用：

  • 为了创建新功能，我们在开发分支上创建若干功能分支（例如feature/A，feature/B），我们主要工作在功能分支上，在其中不断修改代码，提交并创建新结点；
  • 对于完成的功能分支，重新将其合并到开发分支；
  • 对于一些简单的修改，也可以直接在开发分支上修改代码，提交并创建新结点；
  • 在开发分支上积累了足够多的新功能之后，可以从开发分支上创建预发布分支（例如release/xxx），对于预发布分支上的代码，将不再向其引入任何新功能，只进行bug的修复；
  • 对于预发布分支，在经过了足够的测试之后，将进行如下操作：
    • 合并到主分支，合并后的结点即为对应的正式发布版本，对其打上大版本标签（例如v1.0）；
    • 合并到开发分支，否则预发布分支上的bug修改在开发分支上没有体现；
  • 在主分支上的正式发布版本可能仍然存在bug，此时可以直接从主分支上创建快速修复分支（例如hotfix/xxx）；
  • 对于快速修复分支，在解决了相应问题之后，将进行如下操作：
    • 合并到主分支，对其打上小版本标签（例如v1.0.1）；
    • 合并到开发分支，否则快速修复分支上的bug修改在开发分支上没有体现；

如下图所示

小结：

  • 主分支：唯一并且长期存在；
  • 开发分支：唯一并且长期存在；
  • 功能分支：从开发分支创建，在功能开发完成后被合并到开发分支；
  • 预发布分支：从开发分支创建，在测试完成后被合并到开发分支和主分支；（注意要向两个长期分支分别合并）
  • 快速修复分支：从主分支创建，在修复对应问题后被合并到开发分支和主分支。（注意要向两个长期分支分别合并）

除了上面的经典的Git Flow，还有更复杂的分支操作流程，做了如下改动：

  • 主分支，开发分支和所有的预发布分支均为受保护的只读分支，分支由管理员所有；
  • 不能向保护的只读分支直接提交代码，只能向管理员申请合并；
  • 对预发布分支的bug修复，需要专门从预发布分支创建bugfix/xxx分支，修复完成后向预发布分支合并。

简单项目

对于简单的项目，没有必要使用前文那么复杂的分支流程，可以将分支系统作为一个简单的链表维护， 不同的分支处于链表的不同位置，例如分别为main和next，使用方式如下：

  • next分支处于链表的开头，我们所有的代码修改都向next分支提交；
  • main分支会落后于next分支；
  • 在经过若干次提交并确保功能稳定之后，将next分支与main分支合并（快进合并），使得后者跟进到最新的稳定版本，此时也可以顺便打上版本标签。

提交信息规范

感觉自己的commit写的还是太随意了，没有保留任何有效信息，学习一下广泛采用的AngularJS规范。 下面的commit示例都是针对科学计算项目的。

基本格式

Commit message 由三个部分组成：

  1. Header（标题）
  2. Body（正文，可选）
  3. Footer（页脚，可选）

模板为 

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<type>(<scope>): <subject>

(<Body>)

(<Footer>)

对应的中文模板为 

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<类型>(<作用域>): <主题>

(<正文>)

(<脚注>)

在语句表达中不需要考究语法细节：标题部分直接使用祈使句，命令式的语气，以动词原形开头即可；正文部分使用祈使句或陈述句即可。

下面是一个完整的提交消息示例 

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feat(optimization): implement genetic algorithm for parameter tuning

This commit introduces a genetic algorithm for parameter tuning in
optimization problems. The algorithm evolves a population of solutions
over generations to find the optimal parameters. This method improves
the convergence rate and solution quality for complex optimization tasks.

BREAKING CHANGE: The optimization interface has changed.

Previously, parameters were tuned using the optimize() function.
Now, parameter tuning is handled via the GeneticOptimizer class.

Closes #890, #901

标题 Header

标题是必需的部分，它包含了提交类型、可选的作用域和简短的描述： 

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<type>(<scope>): <subject>

其中：

  • type（类型）：表示提交的类别。
  • scope（作用域）：表示改动对应的影响范围，通常是一个模块名称（可选）。
  • subject（主题）：简短描述本次提交的内容。

常见的类型（type）如下：

  • feat：新功能（feature）
  • fix：修复 bug
  • docs：仅文档更改，例如更新 README
  • style：不影响代码含义的细节更改（空白、格式化、缺少分号等）
  • refactor：既不修复 bug 也不添加新功能的代码更改，通常是很安全的代码重构
  • perf：改进性能的代码更改
  • test：添加缺失的测试或更正现有的测试
  • build：影响构建系统或外部依赖项的更改
  • ci：对 CI 配置文件和脚本的更改
  • chore：其他不修改 src/ 或测试文件的更改
  • revert：恢复先前的某次提交

下面是一些 Header 示例 

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feat(simulation): add Monte Carlo simulation for risk analysis
fix(numerical_methods): correct boundary condition in ODE solver
docs(manual): update user manual for new statistical functions
refactor(linear_algebra): optimize matrix inversion routine
test(algorithms): add unit tests for numerical solvers
revert: revert "feat(simulation): add Monte Carlo simulation for risk analysis"

Header比其它两个部分重要地多，在提交历史中主要查看的信息就是Header，在文末针对科学计算项目的情景提供了丰富的Header示例。

正文 Body

正文是可选的部分，但是对于某些复杂的改动，应详细描述改动的原因、方式及其影响。

  • 使用动词描述，比如 "Fixes", "Adds", "Changes".
  • 每行控制在 72 个字符以内便于阅读，对过长的句子手动换行。

下面是 Body 示例 

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feat(simulation): add Monte Carlo simulation for risk analysis

This feature introduces a Monte Carlo simulation for risk analysis
in financial models. The simulation runs multiple iterations to
evaluate the impact of risk factors on portfolio performance. It
includes statistical analysis and visualization of the results.

页脚是可选的部分，用于引用相关问题、关闭问题或提供额外的补充信息。

  • 如果有破坏性变更，应在页脚注明。
  • 如果提交关联某个问题（如 GitHub issue），应在页脚注明。

下面是 Footer 示例

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BREAKING CHANGE: The simulation module interface has changed.

Previously, simulations were run using the simulate() function.
Now, simulations are handled via the run_simulation() method in
the Simulation class.

Closes #345, #678

示例 Header

以下是一些针对科学计算项目的提交消息的Header示例。

新功能 (feat) 

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feat(data_processing): add data normalization function
feat(statistics): implement Bayesian inference module
feat(visualization): create 3D plotting utility for data analysis
feat(machine_learning): add support for k-means clustering
feat(regression): introduce linear regression model
feat(signal_processing): develop wavelet transform function

修复 Bug (fix) 

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fix(interpolation): handle edge cases in cubic spline interpolation
fix(visualization): correct axis labels in histogram plot
fix(statistics): resolve issue with variance calculation
fix(ml_model): fix data shuffling bug in training loop
fix(optimization): correct gradient descent step size calculation
fix(file_io): address file read error in CSV parser

文档更新 (docs) 

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docs(api): add documentation for new optimization functions
docs(tutorial): update tutorial with latest features
docs(changelog): document recent changes in changelog
docs(readme): revise installation instructions for clarity
docs(contributing): update guidelines for contributing to the project
docs(example): provide example scripts for common use cases

代码风格 (style) 

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style(simulation): apply consistent naming conventions to simulation module
style(analysis): format code to comply with PEP8 standards
style(script): remove trailing whitespace from scripts
style(core): standardize header comments in core library files
style(test): reformat test cases for readability
style(utils): improve readability by reformatting utility functions

代码重构 (refactor) 

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refactor(io): streamline data import/export functions
refactor(algebra): modularize matrix operations
refactor(core): decouple algorithm implementation from interface
refactor(ml): simplify neural network class structure
refactor(optimization): abstract common optimization routines
refactor(file_handling): refactor file handling logic for clarity

性能优化 (perf) 

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perf(ml): enhance training speed by optimizing data loading
perf(simulation): reduce memory usage in large-scale simulations
perf(algebra): accelerate matrix multiplication using optimized libraries
perf(fft): improve speed of FFT computation with parallel processing
perf(regression): speed up regression analysis by caching results
perf(statistics): optimize computation of large data set statistics

测试相关 (test) 

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test(data_processing): add tests for data cleaning functions
test(optimization): create unit tests for genetic algorithm
test(visualization): validate plotting functions with sample data
test(io): add comprehensive tests for file read/write operations
test(core): enhance test coverage for core computation functions
test(statistics): implement tests for hypothesis testing module

构建系统相关 (build) 

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build(dependencies): upgrade numpy to latest stable version
build(package): add setup.py for package distribution
build(config): update build configuration for new architecture
build(scripts): improve build scripts for automation
build(docker): create Dockerfile for containerized development
build(ci): add caching to CI workflow to speed up builds

持续集成 (ci) 

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ci(gitlab-ci): add GitLab CI pipeline configuration
ci(circleci): configure CircleCI to run tests on each push
ci(travis): integrate Travis CI for continuous integration
ci(jenkins): set up Jenkins pipeline for automated testing
ci(workflows): create GitHub Actions workflow for testing
ci(env): define CI environment variables for consistent builds

其他杂项 (chore) 

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chore(deps): remove unused dependencies
chore(env): update environment variables for development
chore(scripts): rename utility scripts for clarity
chore(repo): reorganize repository structure
chore(build): clean up build artifacts
chore(config): update configuration files for new settings

回退 (revert) 

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revert: revert "perf(ml): enhance training speed by optimizing data loading"
revert: revert "refactor(core): decouple algorithm implementation from interface"
revert: revert "feat(statistics): implement Bayesian inference module"
revert: revert "fix(interpolation): handle edge cases in cubic spline interpolation"
revert: revert "docs(api): add documentation for new optimization functions"
revert: revert "build(dependencies): upgrade numpy to latest stable version"