问题列表 - 第47107页

我在java中编写了一个小应用程序,每10秒左右就会在文本文件中写几行.最好是在循环外部初始化输入流并使其保持打开状态很长时间,或者每次需要使用它时打开和关闭它？

我不认为这个例子真的很重要,因为它是如此缓慢的循环,但我想知道未来的反应.那个相同的场景但与JDBC连接有什么关系？

非常感谢.

我们维护具有通用主分支和多个并行分支的Web应用程序,每个安装一个,每个都没有特定的更改.源代码在git中管理,当我们需要从主分支到并行分支的传输功能和错误修正时,它是非常好的工具.但是很少有敏感的文件和自动合并通常会产生不好的结果.因此,如果它们可以某种方式标记并且每次合并都会导致需要手动合并的冲突,那么合并会更容易.

我搜索了一个答案:

1. 我使用--no-commit和--no-ff合并选项,但它不一样.
2. 这里和这里有人问同样的问题,但没有解决方案.
3. 类似的情况似乎是如何防止文件被合并使用.gitattributes包含:somefile.php merge = ours.我试图找到一些合并选项,它会产生冲突或强制手动合并但到目前为止没有找到.
4. .gitattributes包含:somefile.php -merge永远不会自动合并,因此强制手动合并.它是90%的解决方案,但我所寻求的是尝试自动合并并将其标记为冲突,无论它是否成功.但这是迄今为止最接近解决方案的. (...感谢Charles Bailey的澄清......)
5. 有人建议编写自定义合并驱动程序(1,2),但如何做到这一点还远未清晰.

编辑:变种4.描述

我正在研究新的代码库并将系统迁移到新的框架.

我想弃用许多软件包,只是为了让其他开发人员明白这个软件包中的所有东西都不应该用于新的开发.

指示整个包已被弃用的最佳方法是什么？

出于好奇,我想知道以下哪一项会更快地执行.语言是Java.

int num = -500;
int num2 = 0;

while( Math.abs(num) > num2 )
    num2 ++;

要么

int num = -500;
int num2 = 0;
num = Math.abs(num);

while( num > num2 )
    num2 ++;

基本上我想知道是否为while循环的每次迭代调用'Math.abs',或者是否在后台进行了一些代码优化？

谢谢!

我试图在文档的任何文本节点中找到某个文本,到目前为止我的语句如下所示:

doc.xpath("//text() = 'Alliance Consulting'") do |node|
  ...
end

这显然不起作用,任何人都可以提出更好的选择吗？

假设我们有外显:

int? someValue = SomeCondition ? 1 : (int?)null;

所以当SomeCondition为假时,

(int?)null

评估并将成为int的新实例？此时创建的是否已分配给someValue？

如何在MATLAB中打印函数的时间

例:

%%%TAKE TIME
A = [2 1 3 ; 1 2 5 ;3 5 4 ]
[U,S,V]            = svd(A)
%%%FINISH TIME

什么是语法？

我希望展示2011年3月2日就像'02 -March-2011'.

有人可以用简单的语言解释这个代码如何工作以得到9的结果？

内部函数的返回会发生什么？我m assuming that the enclosing function return is assigned to the variables addTwo and addFive... where does the inner function get its argument (number)? I完全迷失了这个,教程没有解释它.

function makeAddFunction(amount) {
  function add(number) {
    return number + amount;
  }
  return add;
}

var addTwo = makeAddFunction(2);
var addFive = makeAddFunction(5);
show(addTwo(1) + addFive(1));

我编写了以下代码来标记来自文件samp.txt的输入段落.有人可以帮我找出并打印文件中的句子,单词和字符的数量吗？我在python中使用了NLTK.

>>>import nltk.data
>>>import nltk.tokenize
>>>f=open('samp.txt')
>>>raw=f.read()
>>>tokenized_sentences=nltk.sent_tokenize(raw)
>>>for each_sentence in tokenized_sentences:
...   words=nltk.tokenize.word_tokenize(each_sentence)
...   print each_sentence   #prints tokenized sentences from samp.txt
>>>tokenized_words=nltk.word_tokenize(raw)
>>>for each_word in tokenized_words:
...   words=nltk.tokenize.word_tokenize(each_word)
...   print each_words      #prints tokenized words from samp.txt