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概述 git cherry-pick可以理解为”挑拣”提交，它会获取某一个分支的单笔提交，并作为一个新的提交引入到你当前分支上。 当我们需要在本地合入其他分支的提交时，如果我们不想对整个分支进行合并，而是只想将某一次提交合入到本地当前分支上，那么就要使用git cherry-pick了。
字典序的排列是 1, 10, 11, 12, 13, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9，所以第二小的数字是 10。
遗传算法是优化类问题的经典智能算法。本篇将介绍遗传算法的基本概念以及利用遗传算法来求解单目标规划模型。
获取某一个分支的单笔提交，并作为一个新的提交引入到你当前分支上。 当我们需要在本地合入其他分支的提交时，如果我们不想对整个分支进行合并，而是只想将某一次提交合入到本地当前分支上时使用。
这时分两种情况。一种情况是，你需要另一个分支的所有代码变动，那么就采用合并（git merge）。另一种情况是，你只需要部分代码变动（某几个提交），这时可以采用 Cherry pick。
上篇博客聊了《Git知识总览(三) 分支的创建、删除、切换、合并以及冲突解决》，本篇博客我们主要来看一下 rebase 变基相关的操作。rebase 操作和 merge 操作最终都可以达到合并代码的效果，不过其对分支的影响不同。上篇博客中我们聊到了 merge操作。简单的说merge操作就是将两个commit进行合并，然后在这两个分支合并的基础上创建一个新的commit。而变基操作简单的说是改变提交的父类，在改变父类时进行合并操作。合并就可能产生冲突，所以rebase时也会产生冲突，下方会介绍到。 聊完re
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
给定一个包含 [0，n ) 中独特的整数的黑名单 B，写一个函数从 [ 0，n ) 中返回一个不在 B 中的随机整数。
21球，是甲赢。如果把21变成其他正整数，误以为甲也一定赢，但实际上是不一定。可能甲赢，乙赢，打平。
开发过程中，本地通常会有无数次 commit ，可以合并“相同功能”的多个 commit，以保持历史的简洁。
在开发过程中发现分支中间某次merge存在dev代码，需要把这个merge去掉，但不影响后续的提交
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 能根据你的喜好定制的家务机器人，来了！ 想把深色衣服和浅色衣服分开洗？没问题，机器人分分钟就能帮你分好类： 被垃圾分类的问题搞得焦头烂额？没关系，也交给机器人来做： 总之，分类识别、定向放置……一切都凭你的习惯。 更关键的是，利用大语言模型，不需要大量数据，也无需场景化学习，几句话就能轻松调教。 这款整理机器人名为TidyBot，由谷歌与美国多所高校联合打造，通讯作者来自普林斯顿大学。 让机器训练机器 对于物品整理机器人的定制，最难的一环就是用户
Git冲突的原因，一般是修改了同一个文件导致的，这个文件有可能是别人提交到远程仓库里面，还有就是需要合并这个文件导致的。
https://leetcode-cn.com/problems/guess-number-higher-or-lower/
git cherry-pick 命令的作用是 将指定的 一个或若干个 提交记录 , 应用与当前的分支 ;
2021-04-05：给两个长度分别为M和N的整型数组nums1和nums2，其中每个值都不大于9，再给定一个正数K。 你可以在nums1和nums2中挑选数字，要求一共挑选K个，并且要从左到右挑。返回所有可能的结果中，代表最大数字的结果。
每个调度器类sched_class都必须提供一个pick_next_task函数用以在就绪队列中选择一个最优的进程来等待调度, 而我们的CFS调度器类中, 选择下一个将要运行的进程由pick_next_task_fair函数来完成
git cherry-pick 会获取某一个分支的单笔提交，并作为一个新的提交引入到当前分支上。
给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。
本篇博客中 , 开始分析 struct sched_class rt_sched_class 结构体变量 中的各个 函数指针 指向的 函数源码 ;
2022-04-21：给定一个包含 [0，n) 中不重复整数的黑名单 blacklist，
接下来要讨论的这个话题是“整理提交记录” ：开发人员有时会说“我想要把这个提交放到这里,那个提交放到刚才那个提交的后面”, 而接下来就讲的就是它的实现方式，看起来挺复杂, 其实是个很简单的概念。
示例 1： 输入：n = 10, pick = 6 输出：6 示例 2： 输入：n = 1, pick = 1 输出：1 示例 3： 输入：n = 2, pick = 1 输出：1 示例 4： 输入：n = 2, pick = 2 输出：2
默认预设只包含Babel + ESLint，如需要使用到Router、CSS Pre-processors（CSS预处理器）等需要选手动选择特性。
最近工作上需要用到git cherry-pick来生成一个特殊的软件版本，具体要求如下： - 基于v3.0.1的稳定版本 - 加入2个只在master branch的Patch: F1和F2 - 能编译并通过ci测试 相关的commit和branch关系如下图：
398. 随机数索引 题目描述： 给你一个可能含有 重复元素 的整数数组 nums ，请你随机输出给定的目标数字 target 的索引。你可以假设给定的数字一定存在于数组中。 (target 是 nums 中的一个整数) 实现 Solution 类： Solution(int[] nums) 用数组 nums 初始化对象。 int pick(int target) 从 nums 中选出一个满足 nums[i] == target 的随机索引 i 。如果存在多个有效的索引，则每个索引的返回概率应当
这是一个关于 TypeScript 中的对象类型转换的系列。在本系列中，我们首先将了解什么是对象类型转换、需要转换的情况以及它们与对象接口扩展的区别。然后，我们将仔细研究 TypeScript 提供的各种促进对象类型转换的工具类型，比如：Pick<>、Omit<>和 Partial<>。
Given an array of integers with possible duplicates, randomly output the index of a given target number. You can assume that the given target number must exist in the array.
有的时候我们会突然发现某个地方需要修改，最常见的某个不应该被提交的文件被提交了进来。我们希望它不只是在后续的版本当中不再出现，而是希望整个从git仓库当中移除掉。这个时候我们就需要修改git之前的历史记录。这个时候应该怎么办呢？
--include-untracked 参数可以额外储藏新的未被追踪的文件。 --all 选项将收集所有未跟踪的文件以及在 .gitignore 和 排除文件中明确忽略的文件。
AI 科技评论按：波士顿动力（Boston Dynamics）毫无疑问是有足机器人领域最引人瞩目的那家企业（没有之一）。在研发过程中，波士顿动力不断地公开有趣的机器人演示视频，如今波士顿动力的各款机器人大家都已经耳熟能详，甚至还对它们来到我们的日常生活中充满期待。
这样虽然新的 commit 没有这段内容了，但老的 commit 里依然有这个内容。
通过 Git 进行版本管理时，对于已经提交但没有 push 的 message 信息，发现提交信息填写错误后，如何进行修改？ 对于已经 push 的 message 信息如何修改？通过git rebase -i进行分支管理，以及重新操作已经提交的分支信息[reword,edit,squash 等]。此次用到的主要是reword修改已经提交的message信息。
2021-08-31：去除重复字母。给你一个字符串 s ，请你去除字符串中重复的字母，使得每个字母只出现一次。需保证 返回结果的字典序最小（要求不能打乱其他字符的相对位置）。力扣316。
题目：给你一个正整数 num 。如果 num 是一个完全平方数，则返回 true ，否则返回 false 。
相信看到这篇文章的人，都是对Electron感兴趣的， 网上关于Electron的教程其实已经不少了，但是大多都是一些功能点的实现，对于从零开始搭建一个适合自己的项目，估计还是有不少人有点懵逼的。刚好自己也学习Electron一段时间了，想着整理一下自己学习期间的一些笔记和踩坑的地方，从零开始编写一个小项目。一个由浅入深（或者说从入门到放弃）的套路，一步步带你敲代码实现一个小项目，希望能给大家带来一点点启发。
在Git中，高级分支策略是为了有效地管理和整合分支而设计的。其中一个关键方面是分支合并策略，它定义了如何将一个分支的更改合并到另一个分支。以下是几种常见的分支合并策略：
我们有时候会出现频繁提交代码的问题，可能多个commit id 实际上一个作用，为了让git log看起来更清晰，我们会将多个commit id 合并成若干个commit id. 这就涉及到git rebase -i. 通过这条命令，我们可以修改git 提交的顺序， 或者是删除某个commit , 修改某个commit 信息， 下面就详细介绍git rebase -i。
本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本。我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种：
将要修改的那条 commit message，如 pick 56b2308 feat(pages): home DONE，pick 改为 edit，修改完成后保存退出。
最近在学遗传算法优化BP神经网络，从新浪博客，Matlab中文论坛以及《MATLAB 神经网络43个案例分析》里看了许多资料， 存在着缺少test函数，以及函数名调用错误等问题。自编了test函数，调整后，供大家参考，（在Matlab2006a亲测可行）。
Google Code Jam 2020 Qualification Round: Vestigium Solution
在这一篇中我们实现了不通过zk来编写codis集群proxys的api， 如果codis集群暴露zk给你的话，那么就方便了，探活和故障摘除与恢复codis集群都给你搞定了，你只需要监听zookeeper中实例的状态就好了。 下面看我的实现。 1、CodisByZKPool.py 这里通过zk读取并初始化pool_shards，简单说一下如何故障摘除和恢复 1）我们监听zk中节点状态改变，当发现某个实例对应的节点状态变化了，比如DELETE了，那么我们认为这个实例挂了，我们就会重新_create_pool刷
剪枝是深度神经网络 (DNN) 的主要压缩方法之一，从 DNN 模型中删除不太相关的参数以减少其内存占用。为了获得更好的最终精度，通常迭代地执行剪枝，在每一步中删除越来越多的参数，并对剩余的参数应用微调(即额外的训练周期），一直持续到达到目标压缩比。然而，这个过程可能非常耗时。若采取一次性剪枝（在一个步骤中修剪所有参数并进行一次微调）来缓解这个问题，又可能会带来较高的准确性损失。
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