小编Mar*_*lez的帖子

如何查看除master以外的分支机构的GitHub Contributors Graph?

https://github.com/yourusername/yourreponame/graphs,你可以找到一些很好的图表,显示一段时间内的提交.但是,该信息仅适用于主分支.

如何查看除master之外的分支的相同信息,或者查看所有分支机构的图表提交?

如果这是不可能的,我怎么能通过GitHub Web GUI至少看到在特定分支下提交了多少行代码?

这有可能吗?

graph github

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Zipper类似于具有多个游标的数​​据结构

当人们想要遍历树并保持当前位置时,Zipper数据结构很棒,但是如果他们想要跟踪多个位置,应该使用哪种数据结构?

让我用例子解释一下:

  • #haskell频道上的某个人告诉我,在yi编辑器中使用拉链来表示光标位置.这很棒,但是如果你想要两个游标怎么办呢.就像你想要表示选择一样,你需要知道选择的开始和结束.
  • 在wikibooks的Minotaur示例中,他们使用Zipper来表示Minotaur在迷宫内的位置.如果我想将敌人添加到迷宫中,用拉链代表他们的位置就会有意义.
  • 最后一个实际上来自我的迷你项目,它开始了:作为学习Haskell的一部分,我正在尝试使用cairo和gth2hs可视化树结构.到目前为止,这已经很顺利,但现在我想选择一个或多个节点,并能够移动它们.因为可以有多个选定节点,所以我不能只使用教科书中定义的Zipper.

有一个简单的(幼稚?)解决方案,类似于他们在XMonad的早期版本中使用的涉及作为解释的有限的地图在这里.

也就是说,例如,在我的示例项目的情况下,我将所选节点存储在索引映射中,并用索引替换它们在主结构中的表示.但是这种解决方案有很多缺点.就像上面链接中解释的那样,或者说,在我的例子的情况下,取消选择所有节点将需要搜索整个树.

haskell functional-programming referential-transparency zipper data-structures

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为什么ENUM优于INT

我刚刚在我的一张桌子上跑了一个"PROCEDURE ANALYZE()".我有这个类型为INT的列,它只包含0到12之间的值(类别ID).MySQL说我会更好用ENUM('0','1','2',......,'12').这个类别基本上是静态的,将来不会改变,但如果他们这样做,我可以改变该列并将其添加到ENUM列表中......

那么为什么ENUM在这种情况下更好?

编辑:我最感兴趣的是这个性能方面......

mysql

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Python的迭代器协议究竟是什么?

有客观的定义吗?它是作为python源代码的片段实现的吗?如果是这样,有人可以生成确切的代码行吗?是否所有语言都有自己的'for'语句迭代器协议?

python iteration

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如何在带有strtk的列表中使用"自定义split()"?

我已经阅读了http://www.codeproject.com/KB/recipes/Tokenizer.aspx,我希望在我的主要内容中有最后一个示例(最后,在所有图表之前)"扩展分隔符谓词",但是我当我将token_list分配给向量时,不会获得与文章作者相同的输出标记,为什么?

如何将真实结果放入列表或向量中?我想要这个:

  • list0 abc
  • list1 123,mno xyz
  • list2 i \,jk

但我有类似的东西:

  • list0 abc;"123,mno xyz",i \,jk
  • list1 123,mno xyz",i \,jk
  • list2 i \,jk

来源样本:

class extended_predicate
{
public:

   extended_predicate(const std::string& delimiters)
   : escape_(false),
     in_bracket_range_(false),
     mdp_(delimiters)
   {}

   inline bool operator()(const unsigned char c) const
   {
      if (escape_)
      {
         escape_ = false;
         return false;
      }
      else if ('\\' == c)
      {
         escape_ = true;
         return false;
      }
      else if ('"' == c)
      {
         in_bracket_range_ = !in_bracket_range_;
         return true;
      }
      else if …
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c++ split tokenize

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用数字数据比cPickle更快?

目前我正在使用Python进行图像检索.在该示例中从图像提取的关键点和描述符表示为numpy.arrays.形状(2000,5)中的第一个和形状(2000,128)的后者.两者都只包含值dtype=numpy.float32.

所以,我想知道使用哪种格式来保存我提取的关键点和描述符.即我总是保存2个文件:一个用于关键点,一个用于描述符 - 这在我的测量中算作一步.我比较了pickle,cPickle(都与协议0和2),并与NumPy的二进制格式.pny,结果真的困惑我:

在此输入图像描述

我一直认为cPickle应该比pickle模块更快.但特别是协议0的加载时间在结果中非常突出.有没有人对此有解释?是因为我只使用数字数据吗?看起来很奇怪......

PS:在我的代码中,我基本上number=1000在每种技术上循环1000次()并最终平均测量的时间:

    timer = time.time

    print 'npy save...'
    t0 = timer()
    for i in range(number):
        numpy.save(npy_kp_path, kp)
        numpy.save(npy_descr_path, descr)
    t1 = timer()
    results['npy']['save'] = t1 - t0

    print 'npy load...'
    t0 = timer()
    for i in range(number):
        kp = numpy.load(npy_kp_path)
        descr = numpy.load(npy_descr_path)
    t1 = timer()
    results['npy']['load'] = t1 - t0


    print 'pickle protocol 0 save...'
    t0 = timer()
    for …
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python numpy pickle

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为什么ePoll比Poll更好地扩展?

简短的问题但对我来说很难理解.

为什么ePoll比Poll更好地扩展?

epoll

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垃圾收集器如何比显式内存释放更快?

我正在读这个生成的html,(可能会过期,这是原始的ps文件.)

GC神话3:垃圾收集器总是比显式内存释放慢.
GC神话4:垃圾收集器总是比显式内存释放更快.

这对我来说是一个很大的WTF.GC如何比显式内存释放更快?当它释放内存/让它再次使用时,它本质上是否调用显式内存释放器?所以.... wtf ....它究竟意味着什么?

非常小的对象和大的稀疏堆==> GC通常更便宜,特别是对于线程

我还是不明白.它就像说C++比机器代码更快(如果你不理解这句话中的wtf请停止编程.让-1开始).快速谷歌一个来源建议你有更多的内存时更快.我在想的是它意味着它根本不会打扰自由.当然可以很快,我已经编写了一个自定义分配器来完成那件事,而不是在所有void free(void*p){}应用程序中都是免费的()不会释放任何对象(它只在终止时释放)并且大多数情况下定义为libs和类似的东西.所以...我很确定GC也会更快.如果我仍然想要自由,我想我可以使用一个主要使用deque或它自己的实现的分配器

if (freeptr < someaddr) {
    *freeptr=ptr;
    ++freeptr; 
}
else
{
    freestuff();
    freeptr = freeptrroot;
}
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我相信它会非常快.我已经回答了我的问题.永远不会调用GC收集器的情况是它会更快但是......我确信这不是文档的意思,因为它在测试中提到了两个收集器.我相信如果不管GC使用什么GC收集器甚至一次调用,那么相同的应用程序会更慢.如果它已知永远不需要自由那么可以使用一个空的自由身体,就像我有一个应用程序.

无论如何,我发布这个问题以获得进一步的见解.

garbage-collection

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使用C++的WPF,有可能吗?

我有我的C++主程序,但现在我需要构建一个漂亮的应用程序,我知道WPF很容易,并且可以制作漂亮的应用程序.WPF可以使用C++或C#和C++吗?(如果是,怎么样?)WPF对我来说是最好的吗?

c# c++ wpf user-interface

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用什么参数来解释为什么SQL Server比平面文件要好得多

我的公司的高层朋友告诉好朋友,平面文件是可行的方法,我们应该从SQL Server切换到他们所做的一切.我们有超过300台服务器和数百个不同的数据库.从我参与的少数几个中我们有相当多的记录,每天有超过10万条记录,并且知道有多少更新...我和其他几个人需要提出回复说为什么我们不应该这样做.我们的大多数东西都是带有一些传统ASP的ASP.NET.我们认为制作一个简单的控制台应用程序可以测试/计算平面文件(存储在网络上)和网络上的SQL之间的相同交互,这些交互执行大型插入,搜索,更新等以及网络等随机断开的连接.这会告诉他们平面文件有多糟糕,

我应该在回复中使用哪些内容?我应该如何使用我的演示代码来说明这一点?

到目前为止我的排序列表:

  • 安全
  • 并发访问
  • 具有大量数据的性能
  • 进行如此大规模的重写/切换以及巨额成本的时间
  • 缺乏交易
  • PITA将关系数据映射到平面文件
  • NTFS不能很好地支持目录中的大量文件
  • 缺乏临时数据搜索/操作
  • 实施数据完整性
  • 从网络中断恢复
  • 客户端在等待其他客户端更改提交时发生延迟
  • 很久以前,大多数人都停止使用平面文件进行此类存储
  • 负载平衡/复制

我担心,如果我现在无法阻止它,那么有一天这将成为每日WTF上的一篇伟大帖子.

另外

有谁知道有关HIPPA的任何内容都可以用于这场斗争吗?我们的许多记录都是患者记录......

sql-server flat-file

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