我们有以下情况:
A --- B --- C --- ... --- iphone
/
... --- last-working --- ... --- master
在上次工作和iPhone之间,进行了32次提交.在last-working和master之间,做了很多提交.
我现在想要的是一个新的分支,我将iphone和当前的主人合并在一起.在以后的某个时间,这应该合并到主人.
首先,我计划做:
git checkout iphone -b iphone31
git merge master
但后来我想,如果做得更好:
git checkout master -b iphone31
git merge iphone
现在我想知道.结果会有什么不同？合并会有不同的表现吗？
我已经尝试了两种,正如我所料,我遇到了很多冲突,因为与主人相比,iphone真的很老了.现在我想知道合并它们的最简单方法.
也许甚至从大师开始并将每一次提交的iphone合并到它会更容易？喜欢这样做:
git checkout master -b iphone31
git merge A
git merge B
git merge C
...
git merge iphone
最后,当这个合并完成时(即所有冲突都已解决且工作正常),我想这样做:
git checkout master
git merge iphone31
在阅读一些关于递归神经网络的图灵完整性的论文时(例如:使用神经网络进行图灵可计算性,Hava T. Siegelmann和Eduardo D. Sontag,1991),我感觉到那里给出的证据并不是真的那样实际的.例如,参考文献需要神经网络,神经元活动必须具有无限精确性(可靠地表示任何有理数).其他证明需要无限大小的神经网络.显然,这并不是那么实用.
但是我开始怀疑现在是否真的有意义要求图灵的完整性.根据严格的定义,现在没有计算机系统是图灵完整的,因为它们都不能模拟无限的磁带.
有趣的是,如果编程语言规范完整或不完整,那么编程语言规范最常开放.这一切归结为问题,如果它们总是能够分配更多的内存,并且函数调用堆栈大小是无限的.大多数规范并没有真正指定这一点.当然,所有可用的实现都受到限制,因此编程语言的所有实际实现都不是图灵完整的.
所以,你可以说是所有计算机系统都和有限状态机一样强大而不是更多.
这让我想到了这样一个问题:图灵这个词完全有用吗？
回到神经网络:对于神经网络(包括我们自己的大脑)的任何实际实现,它们将无法表示无限数量的状态,即通过严格定义图灵完整性,它们不是图灵完整的.那么神经网络图灵完全是否有意义的问题呢？
他们是否像有限状态机一样强大的问题早已得到了回答(1954年由明斯基回答,答案当然是肯定的)并且似乎也更容易回答.即,至少在理论上,这已经证明它们和任何计算机一样强大.
其他一些问题更多的是我真正想知道的:
是否有任何理论术语可以说明计算机的计算能力？(鉴于其有限的存储空间)
你怎么能比较神经网络的实际实现与计算机的计算能力？(如上所述,图灵完整性没有用.)
finite-automata state-machine turing-complete neural-network
借助MacOSX 10.6上的最新Java更新,Eclipse不再找到Java源代码.
如果我过去手动下载了源代码并将它们放在某处或者如果MacOSX提供它们并且Eclipse自动找到它,我不完全确定(即不再记得了).
MacOSX在某处有源吗？(请不要在这里做任何假设.我真的想知道这一点.)
如果没有,我在哪里可以得到它们？
文档基本上说range必须完全像这个实现一样(对于正面step):
def range(start, stop, step):
x = start
while True:
if x >= stop: return
yield x
x += step
它还说它的论点必须是整数.这是为什么？如果step是float,那么这个定义也不是完全有效吗？
就我而言,我是特别的.需要一个range接受float类型作为step参数的函数.在Python中有没有,或者我需要实现自己的？
更具体一点:我如何以一种很好的方式将这个C代码直接翻译成Python(即不仅仅是通过while-loop手动完成):
for(float x = 0; x < 10; x += 0.5f) { /* ... */ }
背景:我使用rand(),std::rand(),std::random_shuffle()和我的科学计算代码等功能.为了能够重现我的结果,我总是明确指定随机种子,并通过它设置srand().直到最近,当我发现libxml2也会srand()在第一次使用时懒得打电话- 这是在我早期的srand()电话之后.
我填写了一个关于它的srand()调用的错误报告到libxml2,但我得到了答案:
首先初始化libxml2.这是一个完全合法的电话会议.您不应该期望没有其他人调用
srand(),并且手册页无处声明srand()应该避免使用多个时间
这实际上是我现在的问题.如果一般政策是每个lib可以/应该/将要调用srand(),并且我可以/也可以在这里和那里调用它,我真的不知道它是如何有用的.或者如何rand()有用呢？
这就是为什么我认为,一般(不成文)策略是没有lib应该调用srand(),应用程序应该在开始时只调用它一次.(不考虑多线程.我想在这种情况下,你无论如何应该使用不同的东西.)
我也尝试研究其他库实际调用的一些srand(),但我没有发现任何.有吗？
我目前的解决方法是这个丑陋的代码:
{
// On the first call to xmlDictCreate,
// libxml2 will initialize some internal randomize system,
// which calls srand(time(NULL)).
// So, do that first call here now, so that we can use our
// own random seed.
xmlDictPtr p = xmlDictCreate(); …我想从一些随机的Unicode字符串(mich可能只包含任何东西)创建一个健全/安全的文件名(即有些可读,没有"奇怪"字符等).
(对我来说无关紧要,函数是Cocoa,ObjC,Python等)
当然,可能会有无数的字符可能很奇怪.因此,拥有黑名单并在一段时间内向该列表添加越来越多的内容并不是真正的解决方案.
我可以有一个白名单.但是,我真的不知道如何定义它.[a-zA-Z0-9 .]是一个开始,但我也想接受可以正常方式显示的unicode字符.
我需要一个开放的OCR库,它能够扫描复杂的打印数学公式(例如通过LaTeX生成的一些公式).我想获得一些类似LaTeX的输出(或者只是一些类似AST的数据).
有没有这样的东西？或者当前的OCR技术是否能够解析面向行的文本？
(请注意,我也在Metaoptimize上发布了这个问题,因为那里的某些人可能还有其他知识.)
这个问题也被OpenAI描述为im2latex.
我想知道为什么这个Collection.addAll()方法只接受其他Collections但不接受Iterables.这是为什么？
对Iterables 做任何类似的方法？