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如何高效地使用 Git

因为平时不怎么用，所以详细可以参考 git config --help 查看配置 $ git config --list # 查看 Git 的某一项配置 $ git config user.name 创建...就是很显著的一条，创建仓库的时候，master 是默认的分支，一般，我们会创建其他的分支在上面进行开发，完后再将它们合并到主分支上来 # 创建开发分支 $ git branch dev # 创建并切换到开发分支...Sourcegraph for GitHub：提供 IDE 上常用的功能操作 Awesome Autocomplete for GitHub：提供更强大的智能搜索 Isometric Contributions：更友好地展示提交记录...Gists Gists 方便我们管理代码片段，不必使用功能齐全的仓库 Gist 可以非常方便地得到便于嵌入到其他网站的 HTML 代码 而且，Gists 可以像任何标准仓库一样被克隆，你可以像 Github...可以查看当前页面支持的 快捷键列表 使用表情符 我们在 Pull Requests, Issues, commit, Markdown 文件中可以加我们喜欢的表情，使用方法如下 :name_of_emoji

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如何高效地创建母版FMEA数据库？

我们经常地解释、强调FMEA步骤分析，强调FMEA意识以及创建FMEA作为一项值得我们花费时间和精力分析的重要性和益处。这只有在能够提供价值时才会发生。...如何节省我们的时间和精力以避免冗余FMEA，天行健非常愿意跟大家分享如何建立母版FMEA数据库。图片FMEA中大约80％的内容与前者非常相似。因此，我们非常积极地开发方案和机会来重用这种有价值的知识。...通过使用我们提供技巧和窍门，您会发现很好的机会来提升FMEA效率，以便为FMEA团队提供所需的时间和资源。开发目录：系统元素、功能、故障模式、预防性控制、检测控制定义母版FMEA 对象和目标。...通过在实际项目中创建变量/特定FMEA，来重用这些知识。使用比较高效的FMEA 软件。8D流程客户投诉应链接到优化FMEA母版的过程中。经验教训过程应该用于持续改进FMEA母版。

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用numpy如何创建一个空数组？

导读 最近在用numpy过程中，总会不自觉的需要创建空数组，虽然这并不是一个明智的做法，但终究是可能存在这种需求的。本文简单记录3种用numpy生成空数组的方式。 ?...---- 01 numpy指定形状为0 实际上，empty生成的数组当然可以为空，只要我们指定了相应的形状。例如，如果我们传入数组的形状参数为（0，3），则可以生成目标空数组： ?...---- 02 利用空列表创建 初始化numpy数组的一种方式是由列表创建，那么当我们传入的列表是空列表时即可创建空数组。...---- 03 利用pandas转换生成 numpy和pandas是一对好搭档，常常需要对二者数据进行转换，在创建空数组时自然也可以。...为了创建一个空数组，我们可以首先考虑先创建一个空的DataFrame，然后由其转换为numpy对象即实现了创建空数组。 首先，我们创建一个仅有列名、而没有索引和值的空DataFrame： ?

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如何在TensorFlow上高效地使用Dataset

【导读】近日，机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程，讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法，作者首先抛弃了feed-dict（它太慢了），然后介绍TensorFlow...的内置API——Dataset，接下来就如何使用该API向模型中导入数据进行介绍。...在本教程中，我们将学习如何使用它创建输入管道，以及如何有效地将数据输入到模型中。 本文将解释Dataset的基本机制，涵盖最常见的用例。...▌创建迭代器（Iterator） ---- ---- 我们已经知道如何创建一个数据集，但是如何获取我们的数据呢？ 那就必须使用迭代器，它使我们能够遍历数据集并找到数据的实际值。 有四种类型的迭代器。...在下面的代码片段中，我们有一个包含两个numpy数组的数据集，使用第一节中的示例。

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Python如何实现大型数组运算（使用NumPy）

问题 你需要在大数据集(比如数组或网格)上面执行计算。 解决方案 涉及到数组的重量级运算操作，可以使用NumPy库。...NumPy的一个主要特征是它会给Python提供一个数组对象，相比标准的Python列表而已更适合用来做数学运算。...1.41421356, 1.73205081, 2. ]) np.cos(ax) array([ 0.54030231, -0.41614684, -0.9899925 , -0.65364362]) 使用这些通用函数要比循环数组并使用...因此，只要有可能的话尽量选择numpy的数组方案。 底层实现中，NumPy数组使用了C或者Fortran语言的机制分配内存。也就是说，它们是一个非常大的连续的并由同类型数据组成的内存区域。...通常我们导入NumPy模块的时候会使用语句 import numpy as np 。这样的话你就不用再你的程序里面一遍遍的敲入numpy，只需要输入np就行了，节省了不少时间。

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深入理解string和如何高效地使用string

三、      证明string垮AppDomain的恒定性 在写这篇文章的时候，我对如何证明string跨AppDomain的interning，想了好几天，直到我偶然地想到了为实现线程同步的lock...所以我们在使用锁的时候，除非万不得已，切忌对一个string进行加锁。 六、      如何高效地使用string 下面简单介绍一些高效地使用string的一些小的建议： 1. ...所有在对string作频繁操作的情况下，我们会考虑使用StringBuilder来高效地操作string。...StringBuilder之所以能对string操作带来更好的performance，是因为在它的内部维护一个字符数组，而不是一个string来避免string操作带来的新的string的创建。...高效地进行string的比较操作 我们知道，对象之间的比较有比较Value和比较Reference之说。一般地对Reference进行比较的速度最快。

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如何在集群中高效地部署和使用 AI 芯片？

分享主题：如何在集群中高效地部署和使用 AI 芯片 分享提纲： 关于Hadoop YARN资源管理系统的介绍 Spark分布式计算框架的介绍 各种异构芯片不同的平台，特性，区别，以及应用 开源项目StarGate...它会定时地向 RM 汇报本节点上的资源使用情况和各个 Container 的运行状态；同时会接收并处理来自 AM 的 Container 启动/停止等请求。...可以抽象地认为它是在一个集群环境中的一个大数组，这个数组不可变，但又可以切分很多的小数组，每一个小数组（partition）被分发到集群中的几个节点，这样就实现了数据的并行，然后把计算推送到有数据的节点上...RDD 通常通过 Hadoop 上的文件，即 HDFS 文件或者 Hive 表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。...了解芯片的基本开发流程后，我们接下来要考虑的是如何高效地管理和使用服务器上已经安装好的各种加速器资源。

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如何高效地创建一个好的FAQ页面？

本文谈论的主要内容就是什么是FAQ以及如何创建一个好的FAQ页面。 什么是FAQ 用户在产品使用过程中“经常问到的问题”，或者更通俗地叫做“常见问题解答”。...一个好的FAQ应该满足的条件： （1）至少应该包含客户想要获取的80%的问题 那么如何能达到这么高的覆盖率呢？其实方法很简单，快速迭代，在和客户交流之后，快速的更新FAQ，持续化做好更新。...（3）多使用图片和视频 许多常见问题解答是通过密密麻麻的文字堆叠，这样无法起到好的效果 您的常见问题解答可以像您公司进行的其他任何形式的营销一样富有创意。使其可视化，并尽可能使用多媒体。...（5）对FAQ的分发 让客户更快更加高效的查阅相关内容，提供分享功能 ---- FAQ在整体客户体验中起着重要作用，也正迅速成为每个公司的必备资源。最后，推荐一个好用的FAQ制作软件Baklib。...让用户在售前售后都能更快捷、方便地了解产品，也可以帮助你提高团队工作效率，使办公更加轻松。

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Uber如何使用go语言创建高效的查询服务

在2015年初我们创建了一个微服务，它只做一件事（也确实做得很好）就是地理围栏查询。...一年后它成了Uber高频查询（QPS）服务，本次要讲的故事就是我们为什么创建这个服务，以及编程语言新秀Go如何帮我们快速创建和扩展该服务。...是否使用地理信息索引：这是一个问题 通过经纬度指定一个地理位置后，如果从我们成千上万的地理围栏中确定它属于哪一个？简单粗暴的做法是：使用点聚检查方式，如光线投射算法，从所有地理围栏数据中查找。...所以，我们如何缩小查询范围以提高效率？...过去Uber主要使用Node.js和Python,很多Uber新的服务开始选择使用Go来创建。

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教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法，并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...我们还能够在图像上添加多个表，使用不同的选项保存整个图像。 如果我们确定要在同一个图像上放置两个表，那么我们应该对如何做有一个基础了解。首先，创建图像，然后创建轴，再将它们绘制成图表。...最后，希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地使用 Matplotlib 进行日常数据分析。 ? ?

2.6K50

使用 Node 开发服务器项目时如何高效地打日志？

LocalStorage，记得阅读，最好三连哈哈 「如果你有想了解的 node 或者前端的内容，欢迎留言，我考虑加入到我的草稿箱里~」 ---- 服务器应用(后端项目)中，完善并结构化的日志不仅可以更好地帮助定位问题及复现...本篇文章将讲解如何使用 Node 在服务端更好地打日志 哪里应该打日志: AccessLog、SQLLog、BusinessLog 应该打什么日志: server_name、timestamp 以及相关类型日志...)处理，「避免在 EliticSearch 或一些日志平台中索引过多及错乱」 记录全局的上下文信息，如 User 及一些业务相关联的数据 // 创建一个 access 的 log，并存储在 ....duration 字段记录该查询的执行时间，可过滤 1s 以上数据库操作，方便发现性能问题 使用 tableNames 字段记录该查询涉及的表，方便发现性能问题 // 创建一个 access 的 log...可考虑不打印，有时数据可能过大 response }) return response } export { redis } 总结 在一个后端项目中，以下类型需要打日志记录，本篇文章介绍了如何使用

1.3K20

教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法，并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...因此如果你想在 Python 数据科学工具包中进行任何操作，你需要对如何使用 Matplotlib 有一些基础了解。这就是本文其余部分的重点，提供一种高效使用 Matplotlib 的基础方法。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...我们还能够在图像上添加多个表，使用不同的选项保存整个图像。 如果我们确定要在同一个图像上放置两个表，那么我们应该对如何做有一个基础了解。首先，创建图像，然后创建轴，再将它们绘制成图表。

2.5K20

软件测试人工智能|教你如何更高效地使用AI对话工具

简介有了ChatGPT之后，“调戏”ChatGPT成为了我们每天的乐趣，但是我们同时也发现，我们向ChatGPT提出的问题会有不一样的回复，有的人的回复质量会更高，而有的人提问回复则是完全无法使用的，我们想要...ChatGPT更好地帮助我们完成工作，就需要学会如何更好地向ChatGPT提问。...需要在历史讲座上介绍秦始皇；背景建议：体现他的宏图大略，为大一统做出的贡献；备注说明：不少于 500 字ChatGPT 给出的回答如下所示：反问式提示有时候不知道怎么给 GPT 提示词，这时候，就可以反问 GPT 如何更好地给提示词...如下图所示：快速总结有时候我们需要从一大段内容中提取出内容的要点，如果是我们自己去阅读的话，总结会需要更长的时间，借助ChatGPT就可以快速地帮我们总结内容，如下所示：总结本文主要介绍了如何向ChatGPT...提问，以获取更好地答案回复，介绍了几个使用ChatGPT的技巧，根据我们不同的需求，我们可以使用不同的提问技巧，希望本文可以帮到大家。

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如何使用Python将图像转换为NumPy数组并将其保存到CSV文件？

在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组，并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！ 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...上述代码的输出将在与脚本相同的目录中创建一个名为 output.csv 的新文件，其中包含 CSV 格式的图像像素值，终端将显示如下内容： Shape of NumPy array: (505, 600...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。

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NumPy团队发了篇Nature

例如，对d个轴上的n维数组求和得到维数为n-d的数组(f)。 NumPy还包括array-aware函数，用于创建、重构、连接和填补数组；搜索、排序和计数；以及读取和写入文件。...总之，简单的数组表示、类似数学的语法和各种实用函数使之成为一种高效且强大的数组编程语言。...由编程基础阵列和周围的工具生态系统创建的交互环境-在IPython或Jupyter内部-非常适合探索性数据分析。用户可以流畅地检查、操作和可视化他们的数据，并快速迭代以改进编程语句。...SciPy和PyData/Sparse都提供稀疏数组，这些稀疏数组通常包含很少的非零值，并且为了提高效率，只将这些值存储在内存中。此外，还有一些项目将NumPy数组构建为数据容器，并扩展其功能。...这些协议也很好地组合在一起，允许用户在分布式的多GPU系统上大规模地重新部署NumPy代码，例如，通过嵌入到Dask数组中的CuPy数组。

1.7K21

python meshgrid_numpy的生成网格矩阵 meshgrid()

numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵 meshgrid函数可以接受 x1, x2,…, xn 等 n 个一维向量，生成 N-D 矩阵。...均在matrix对象中. class numpy.matr … 【348】通过 Numpy 创建各式各样的矩阵 参考:NumPy之array-一个程序媛的自我修养-51CTO博客 参考:numpy中数组和矩阵的区别.../p/34673397 NumPy是Numerical Python的简写,是高性能科学计算和数据分析的基础包,他是 … 科学计算库Numpy——数组生成 等差数组 使用np.arange()或np.linspace...以10为底的数组 使用np.logspace()生成元素是以10为底的数组....数组扩展 使用np.meshg … Numpy入门 – 生成数组 今天是Numpy入门系列教程第一讲,首先是安装Numpy: $ pip install numpy numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包

1.2K20

NumSharp的数组切片功能

该技术允许对n维数组随意的创建子集，并将其作为对原始数据的高效视图。因为这些，使得它与TensorFlow.net一起成为了C#中机器学习的有用工具。 到底有啥大不了的？...但是，只有使用NumPy复杂巧妙的数组实现，切片才成为一种真正强大的数据操作技术，若没有这种技术，机器学习或数据科学就无法想象了。...切片使用局部坐标进行索引的，因此您的算法无需了解数据的全局结构，这样就有效地简化了您的工作，并确保尽可能高的性能，因为避免了不必要的复制。...如果您需要将数据数组视为一个卷，并在不需要进行令人烦躁的坐标转换计算的情况下使用其中的某些部分，那么.reshape()方法就是您的朋友。...很显然，NumSharp为您做了相应的索引变换，所以您可以使用相对的坐标对切片进行索引。 用例：在无任何额外成本的情况下颠倒元素的顺序 使用值为负数的步长可以高效的反转切片的顺序。

1.6K30

【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

视图： 实例 创建视图，更改原始数组，然后显示两个数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.view() arr[...在视图中进行更改： 实例 创建视图，更改视图，并显示两个数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.view() x...检查数组是否拥有数据 如上所述，副本拥有数据，而视图不拥有数据，但是我们如何检查呢？ 每个 NumPy 数组都有一个属性 base，如果该数组拥有数据，则这个 base 属性返回 None。...实例 利用 ndmin 使用值 1,2,3,4 的向量创建有 5 个维度的数组，并验证最后一个维度的值为 4： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3,...如果我们迭代一个 n-D 数组，它将逐一遍历第 n-1 维。

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