什么时候git-rebase会因为特征分支的特征而失败？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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彻底搞懂 Git-Rebase

2.会造成分支污染你的项目充满了无用的 commit 纪录，如果有一天线上出现了紧急问题，你需要回滚代码，却发现海量的 commit 需要一条条来看。...git rebase —abort 五、更多 Rebase 的使用场景 git-rebase 存在的价值是：对一个分支做「变基」操作。...根据上文来看，git-rebase 很完美，解决了我们的两个问题： 1.合并 commit 记录，保持分支整洁； 2.相比 merge 来说会减少分支合并的记录；如果你提交了代码到远程，提交前是这样的...：提交后远程分支变成了这样：而此时你的同事也在 feature1 上开发，他的分支依然还是：那么当他 pull 远程 master 的时候，就会有丢失提交纪录。...这就是为什么我们经常听到有人说 git rebase 是一个危险命令，因为它改变了历史，我们应该谨慎使用。除非你可以肯定该 feature1 分支只有你自己使用，否则请谨慎操作。

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姐姐问我什么是变基操作(git-rebase)

，其实是可以合并到一起的，这样会导致如下问题：造成分支污染，项目中充满了许多commit记录，当出现紧急问题需要回滚代码时，就只能一条条的查看了。...然后再次执行git rebase --continue，这样git 会继续应用余下的 patch 补丁文件。...现在假设我们在dev分支进行开发，执行了rebase操作后，在提交代码到远程之前，是这样的：提交dev分支到远程代码仓库后，就变成了这样：而此时你的同事也在 dev 上开发，他的分支依然还是以前的...不过，如果你的分支上需要 rebase 的所有 commits 历史还没有被 push 过，就可以安全地使用 git-rebase来操作。...git-rebase 很完美，解决了我们的两个问题：合并 commit 记录，保持分支整洁；相比 merge 来说会减少分支合并的记录；使用rebase操作要注意一个问题，如果你的分支上需要 rebase

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带你理解 Git 中的 Merge 和 Rebase

下面假如我们有如下提交，merge 会将两个分支的代码合并，而 rebase 会将 feature 分支上所有的变更在 master 分支上重新应用一遍： ?...（想象上图平移了两条线段） merge 则是拿 feature 分支中的结果，合并到 master 分支，这个过程中只有 master 分支改变了，feature 分支保持不变 merge 的时候会产生一个新的...，管理起来更加方便简洁的提交记录让调试和排查更容易缺点 feature 分支变成了一些 commit，不利于体现开发时的场景 Rebase 不适合与 pull requests 同时工作，因为你看不出来哪里是别人做的变更...总结如果有几个开发者同时在 feature 分支上开发，就不推荐使用 rebase，因为 rebase 会掩盖真实的提交场景。相对而言，个人开发更适合使用 rebase。...而如果有很多冲突的话，撤销一个 rebase 也将会非常困难。参考文章 git-rebase vs merge git rebase vs git merge

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【机器学习】决策树

分支的末端不再分裂是决定/叶子，在这种情况下，乘客是否死亡或幸存，分别表示为红色和绿色文本。虽然，真实的数据集将具有更多的特征，这只是一个更大的树中的分支，但你不能忽视这个算法的简单性。...特征重要性很清楚，也容易查看关系。这种方法通常被称为来自数据的学习决策树和上面树称为分类树，因为目标是将乘客分类为幸存者或死亡者。回归树以相同的方式表示，只是它们预测像房子价格这样的连续值。...我们有3个特征，所以将有3个候选分割。现在，我们将使用一个函数来计算每次拆分的精度。选择成本最低的分割方式，在我们的例子中是乘客的性别。这种算法本质上是递归的，因为组成的组可以使用相同的策略进行细分。...什么时候停止分裂？你可能会问什么时候停止生长树？由于问题通常具有大量特征，因此会导致大量分裂，从而产生巨大的树。这种树很复杂，可能导致过度拟合。那么，我们需要知道何时停止？...这可以通过训练多个树来减轻，其中特征和样本随机替换。如果某些类占主导地位，决策树学习者会创建偏向它的树。因此，建议在拟合决策树之前平衡数据集。这是所有的基本知识，让你与决策树学习平起平坐。

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【必读】《调试九法：软硬件错误的排查之道》

引发失败。用喷水管向漏雨的那扇窗子喷水。但不要模拟失败。用喷水管向漏雨的那扇窗子喷水，而不要向另一扇不同的、“类似的”窗子喷水。查找不受你控制的条件（正是它导致了间歇性失败）。...改变能够改变的每件事情，振动、摇晃、扭曲，直到再现失败。记录每件事情，并找到间歇性bug的特征。我们的绑定系统总是只在呼叫顺序错乱时才会失败。不要过于相信统计数据。...3、不要想，而要看-“在没有事实作为参考以前妄下结论是个很大的错误。主观臆断的人总是为了套用理论而扭曲事实，而不是用理论来解释事实。”-福尔摩斯《波希米亚丑闻》观察失败。...如果你在不知道具体发生了什么问题的情况下就试图去修理核潜艇，可能会引发一次水下的切尔诺贝利爆炸。一次只改一个测试。我之所以知道我的VGA采集相位被破坏了，就是因为其他东西都没有发生改变。...“你会的，”王后回答说，“如果你不记一个备忘录的话。”-刘易斯••卡洛尔《镜中世界》把你的操作、操作的顺序和结果全部记录下来。你上一次喝咖啡是什么时候？你的头痛是什么时候开始的？

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Get与数据科学家聊天的正确姿势

这些软件使我们可以解决“记忆”和“理解”的问题，比如“我的最大用户最后一次交易是什么时候？”...6）统计建模与机器学习因为这些是巨大的领域，可能会比较麻烦我们来看几个主要的任务：分类、回归-“有多少…？”“什么类型…？” 特征选取-“哪些变量是有关的？”...一个特征选取算法可以缩小颜色范围作为有用的辨认，因为苹果和橙子都是甜的。 9）降维降维需要获取数据，将维数降低了。这就像图像压缩，我们使用更少的信息显示相同的图像。...Y代表植物的高度，f代表表示俘获关系的任意模型，X是植物的阳光照射时长。这个空调会在未来三年后会失效：是或否？这是一个分类问题，Y = f(X). Y = {失败, 没有失败}....f表示俘获数据关系的任何模型。 X具有诸如高度，重量，颜色，味道和韧性等许多特征。特征选取找到区分苹果和橘子的最佳特征。我的暖通空调系统中的哪组传感器往往会随着（和反对）彼此而变化？

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Git学习笔记.

如果你是一个具有使用SVN背景的人，你需要做一定的思想转换，来适应GIT提供的一些概念和特征。...3、GIT分支和SVN的分支不同：分支在SVN中一点不特别，就是版本库中的另外的一个目录。 4、GIT没有一个全局的版本号，而SVN有：目前为止这是跟SVN相比GIT缺少的最大的一个特征。...：git merge master,在更新过程中也行会因为冲突出现报错，本地解决冲突后提交代码，合并完成。...--oneline --decorate 什么时候出现了分支、合并：git log –-oneline –grash 逆向显示所有日志：git log --reverse --oneline 回退到某个版本...，想要git pull 的时候，别人已经提交，导致内容冲突，pull失败。

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干货 | 携程Hybrid代码评审服务

四、特别适合用CHANGE的场景场景1：主干分支开发的项目。因为所有的变更都要求在第一时间提交到唯一的开发分支上，保持持续的集成，如此一来，特性分支就没必要存在了。...团队特征：采用特性分支开发模式，每个功能对应一个分支。特性分支开发完毕，合入master分支后发布。有不少开发的新手。...而“CHANGE和MR同时使用”，可以省掉额外新建分支的麻烦，且省掉了发起MR的麻烦。我们不妨用下面的简图呈现CHANGE和MR的关系： ?...非常自然地，大家极有可能会问：“什么时候该用MR，什么时候用CHANGE，什么时候同时使用，什么时候可以都不用呢？”...作为一款代码评审服务，它不仅仅适合携程，同样也适合与携程有类似特征的公司。

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机器学习--决策树算法

在生活中，“树”这一模型有很广泛的应用，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示，它使用树状决策模型。...在图像中，黑色中的粗体文本表示条件/内部节点，基于树分成分支/边缘。不再分裂的分支结束是决策/叶子，在这种情况下，乘客是否被死亡或幸存，分别表示为红色和绿色文本。...虽然，一个真实的数据集将有很多功能，这只是一个更大的树中的部分分支，但你不能忽略这种算法的简单性。该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。...那么，算法生成的背后发生了什么呢？如何生成一个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进行分裂，以及在什么时候停止。因为一棵树通常是随意生长的，你需要修剪它，让它看起来漂亮（研究如何生成决策树）。...于是我们可以选择特征属性为根蒂，脐部，触感三个特征属性中任选一个（因为他们三个相等并最大），其它俩个子结点同理，然后得到新一层的结点，再递归的由信息增益进行构建树即可最终的决策树如下： ID3

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京东架构师的showtime京东个性化推荐系统实战

特征上报，为了方便模型组进行模型训练，因为一些数据是比较散的，就是说这种情况下需要对数据进行进行响应处理，在进行上报，每一种数据处理方式是不同的，需要对特征进行分类处理。...定时更新方式实现简单，并且能保证比较好一致性，并且就算这次更新集群存在个别节点更新失败，下一次更新也会更新成功。...特征归一化是特征上报很重要一环，他的特点是情况多，要根据数据分布情况做相应处理，就需要提前归纳总结多种情况，因为反射性能差线上服务是接受不了的，就需要提前对数据处理分成几类，提前想好处理逻辑，根据配置项选择相应逻辑进行处理...召回品类扩展QueryInfo对象构成QueryInfoExtern对象，为下一步进行素材、特征召回做准备，因为品类、分类数据量少，传输时不会因为数据量消耗太多时间，而素材、特征召回量极大，可通过分布式形式将素材进行召回...JDQ本身为了资源情况限制上报速度为5M/s,为了更好利用上报机器资源，会构建内存队列，充分利用内存资源来控制发送速度，而不是一味通过扩容来解决问题。

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机器学习算法复习手册——决策树

至于剩下的20%，一般属于比较偏、难的部分，建议自行查询相关书籍资料学习。而只用20%的文字，则代表手册里面几乎没有废话，也只有极少数必要的例子。下面进入正题。 ---- 决策树 ?...就是对信息增益除以一个跟A有关的分母，这个分母称为属性A的“固有值”，往往A的特征值越多的话，这个固有值也会越大。但是，需要注意的是：信息增益比，反过来会对可取值数目较少的特征有偏好。...三、决策树的剪枝前面的决策树的生成过程，是完全根据训练集来的，所以会尽可能地去拟合训练集中中的特点，这样形成的树往往会很茂密，分支很多，往往泛化性能就不高。...什么时候有机会呢？——当你发现当前对节点的划分不能带来性能的提升时。这个时候就果断把这个小树苗“扼杀在摇篮里”。因此这是一种“自顶向下”的剪枝方法。...因为你剪枝的过程“太急”了，可能十分“短视”，有一些节点的划分，可能当前不能提升泛化性能，但是在这个划分的基础上的划分，却可能会有显著的效果提升。

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1、决策树理论知识详解与sklearn实践

因为之前我们使用信息增益来进行特征选择时，经验熵越大，信息增益值也会偏大，两者进行相比，则可以进行校正，有了这个概念之后，就可以自然得进入到C4.5算法。...这就是分类决策树，每一个分支节点上第一行代表分支的依据。颜色代表不纯度，颜色越深代表代表不纯度越小，叶子节点不纯度为0。...上图的决策树分支是根据特征重要性（信息增益）来进行分支，通过下面的程序可以打印出各个特征的重要性。...splitter：用来控制决策树中的随机选项的，有两种输入值：输入”best"，决策树在分枝时虽然随机，但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝（重要性可以通过属性feature_importances..._查看）输入“random"，决策树在分枝时会更加随机，树会因为含有更多的不必要信息而更深更大，并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。

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一文带你了解视觉目标跟踪

在上一步分的树状图中，SiamFC俨然成为Deep Learning分支的最大子分支的根节点。读者可能会问：问什么前边说到的ECO等等也用了CNN，却不在Deep Learning分支下呢？...左右两大分支（DL和CF）并非对立关系，DL分支下的很多工作（以SiamFC、SiamRPN为代表）都采取了相关滤波的思路，CF分支下的很多工作也使用了CNN作为特征提取器。...SiamRPN在 x 和 z 经过孪生CNN得到各自的特征图后，没有直接对二者进行互相关运算，而是将这两个特征图各自放入RPN部分的两个分支中，每个分支中的两个特征图分别经过一个CNN再进行互相关运算。...在SiamFC中，原尺寸127x127的 z 经过了5层AlexNet后得到的特征图已经小到6x6的尺寸，因为没有padding并且经过了几次池化。...关于track的管理上，SORT将匹配失败的track保留帧，为匹配失败的detection开启新的track并设置其初始状态。

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应不应该使用inline-block代替float

使用这种属性可以模拟部分浮动的特征，而不需要处理一些浮动带来的问题。 Inline-block不是什么新鲜话题了，估计你也用过。不过我最近才是用到这个属性。...这个名字的由来是因为，display设置这个值的元素，兼具行内元素（ inline elements）跟块级元素（block elements）的特征。...如果你的html中一系列元素每个元素之间都换行了，当你对这些元素设置inline-block时，这些元素之间就会出现空白。而浮动元素会忽略空白节点，互相紧贴 IE6和IE7：Ie67对此属性部分支持。...这是因为浮动后，图片脱离了文档流。而inline-block由于未脱离文档流，不会出现这个问题。如果你想再创建一列图片时，不会受到上一列图片inline:block的影响。...有时候inline-block会更好，特别是你想排列一些图片，或者横向排列链接时。 Inline-block元素带有一些行内元素的特征（横向排列），同时内部也拥有块级元素的属性。

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决策树(ID3,C4.5,CART)原理以及实现

决策树决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. [图片上传失败......无论是哪种指标,本质上,都是比较用特征划分前后两种状态之间的差异变化,变化越明显越好,而各种指标是对这种差异变化的量化....[个人观点:特征取值越多,划分到每个子节点的数据越少,一定程度上,纯度越高,混乱程度越低,熵取值越小,进而,信息增益越大.比如说,ID特征,因为ID是唯一的,所有划分到每个ID取值节点上也就一个数据点,...因为信息增益会倾向于选择特征取值多的特征,所以,我们对多取值特征进行惩罚,除以特征f的固有值[或者说特征f的信息熵,f的信息熵越大,相应f的取值情况越多,惩罚力度越大]....调用自己，并增加返回结果到分支结点中 return 分支结点上面伪代码中存在一个问题, 类标签怎么确定?

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1*1卷积Inception网络GoogleNet

具体而言，一般只需要设置卷积核的长和宽而无需设置卷积核的通道数维度。因为一般而言卷积核的第三个维度是和原始特征图的通道数量保持一致的。 ?...---- 2.6 谷歌 Inception 网络简介问题引入当构建卷积层时，你要决定卷积核的大小究竟是还是或者是 .并且什么时候加入池化层。这些都是十分繁琐而纠结的。...而 Inception 网络的作用就是代替你来做决定以构建网络的结构。虽然网络结构因此变得更加复杂，但是网络变现却非常好。...使用了 32 个过滤器，每个过滤器的大小为因为输入图片的信道数量为 192。...---- Inception 网络是一个可调整的网络，其可以根据需要只是用网络中的部分节点进行预测和分类。即在网络中有全连接层和 Sofxmax 分类分支用以进行分类。 ?

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数据挖掘知识点串烧：SVM

但是在这个过程中，不同的数据所采用的分割策略可能会有所不同，主要的分割策略有三种：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量...alpha什么时候为0什么时候不为0？回答：支持向量的本质其实也是向量。...因为引入了松弛变量之后，所有点到分割超平面的距离可以不需要严格地大于等于1了，而只需要>= 1-松弛变量值就可以了。...但是对于映射后的对偶问题，如果我们直接去计算的话会较为难算，为了解决这个问题，才引入了核函数(目的：为了解决映射后难以计算的问题，方法：设想在原始样本空间中能找到一个函数满足映射后需要计算的两个样本间的特征空间内积...比如：如何确定C值、如何对SVM进行调参、什么是对偶问题、SVM为什么会引入对偶问题等。

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决策树算法：ID3，C4.5，CART

LR模型是一股脑儿的把所有特征塞入学习，而决策树更像是编程语言中的if-else一样，去做条件判断，这就是根本性的区别。...1.2 “树”的成长过程决策树基于“树”结构进行决策的，这时我们就要面临两个问题： “树”怎么长。这颗“树”长到什么时候停。...这颗“树”长到什么时候停当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分；例如：样本当中都是决定去相亲的，属于同一类别，就是不管特征如何改变都不会影响结果，这种就不需要划分了。...CART：以基尼系数替代熵，最小化不纯度，而不是最大化信息增益。 2. 树形结构为什么不需要归一化? 因为数值缩放不影响分裂点位置，对树模型的结构不造成影响。...按照特征值进行排序的，排序的顺序不变，那么所属的分支以及分裂点就不会有不同。

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万字综述 | 自动驾驶多传感器融合感知

例如，美国有线电视新闻网(CNN)图像分支的2D方案可能会直接在原始激光雷达点云中产生截锥。...4.3 其他融合方法有些工作不能简单地定义为上述任何一种融合，因为它们在整个模型框架中拥有不止一种融合方法，例如深度融合和后期融合的组合 [ 39 ] ，而文献 [ 77 ] 将早期融合和深度融合结合在一起...数据域偏差在自动驾驶感知场景中，不同传感器提取的原始数据伴随着严重的领域相关特征。不同的相机系统有其光学特性，而激光雷达可能会从机械激光雷达到固态激光雷达有所不同。...由于泛化失败，这些缺陷阻碍了大规模数据集的收集和原始训练数据的重复利用。所以，在未来的工作中，找到一种消除区域偏差和自适应集成不同数据源的方法至关重要。...与数据解析冲突不同模式的传感器通常具有不同的分辨率 [ 42，100 ] 。例如，激光雷达的空间密度明显低于图像的空间密度。无论采用何种投影方法，都会因为找不到对应关系而消除一些信息。

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数据挖掘知识点串烧：SVM

但是在这个过程中，不同的数据所采用的分割策略可能会有所不同，主要的分割策略有三种：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量...alpha什么时候为0什么时候不为0？回答：支持向量的本质其实也是向量。...因为引入了松弛变量之后，所有点到分割超平面的距离可以不需要严格地大于等于1了，而只需要>= 1-松弛变量值就可以了。...但是对于映射后的对偶问题，如果我们直接去计算的话会较为难算，为了解决这个问题，才引入了核函数(目的：为了解决映射后难以计算的问题，方法：设想在原始样本空间中能找到一个函数满足映射后需要计算的两个样本间的特征空间内积...比如：如何确定C值、如何对SVM进行调参、什么是对偶问题、SVM为什么会引入对偶问题等。

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