在使用 GitLab 时,创建 Merge Request 是最常用的功能之一,每天有大量的 Merge Request 被 Create、Review、Approve 和 Merge,尽管 GitLab 的产品经理和 UX 设计师们已经尽力的将 UI 设计的简洁易懂好操作,并提供了一些诸如使用 Email、API、Web IDE、VS Code 插件等创建 Merge Request 的功能,但这些操作都逃不过:create new branch ==> git push ==> create merge request 这三步。
code review 的目的是提高代码质量,减少开发bug,俗话说,三人行必有我师,众人拾柴火焰高。
导语:程序员的血腥复仇——论如何偷偷修改代码而不被别人发现... 背景介绍 上周笔者在工作中发现git仓库出现了一个奇怪的问题,master分支中某文件的一次commit丢失掉了,但diff中没有任何记录,这让笔者一度怀疑是git或者code平台自己出了问题。 在code平台一条条比对后发现变动发生在feature分支merge master分支之后。 原本SHA为8950d的edit.vue 文件最近一次修改是在一周前。 在merge之后该文件回滚到了两周前。 通过查询该文件的comm
首先,让我们明确2.3.1节中的MERGE-SORT过程。这是一个典型的分治算法,它首先将数组一分为二,然后递归地对每一半进行排序,最后将两个已排序的半部分合并成一个有序的数组。
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:
neo4j依赖jdk环境,本例中neo4j-community-3.5.8、jdk1.8
跟归并排序类似。T(N) = 2*T(N/2) + O(N)。网上很多算法的复杂度是O(N*(logN)的平方)。
Region Merge 是 Range 相邻的两个的 Region 合并的过程,我们把一个 Region 称为 Source Region,另一个称为 Target Region,在 Merge 过程结束后,Target Region 管理的 Range 会扩大到 Source Region 的部分,Source Region 则被删除。
在图像处理的应用场景中常常会遇到一种情况,本来是一个整体的目标,因为不同的亮度或其他原因导致它分割成多个部分,这种情况在用OpenCV处理的时候会被当成多个轮廓(如下图所示),那么遇到这种情况,我们如何把不同的轮廓合并成一个轮廓,然后做后续的处理呢?
我从用git就一直用rebase,但是新的公司需要用merge命令,我不是很明白,所以查了一些资料,总结了下面的内容,如果有什么不妥的地方,还望指正,我一定虚心学习。
总结:比较下来:diffmerge和P4merge最好用,kdiff比较专业些,支持自动merge。
前几天我在看一篇公众号文章《DBA接招:一次因PAUSE指令变化引发的MySQL性能危机》 文章写得很棒,分析地也很彻底,但是更吸引我的是文中的几张图,例如
elasticsearch近来年越来越受欢迎,es与solr相比,笔者觉得最大的推荐之处就是使用的简易型以及丰富的生态圈,从es release历史来看,18-19年间发布了很多新的版本
一. 什么是MERGE引擎 MERGE存储引擎把一组MyISAM数据表当做一个逻辑单元来对待,让我们可以同时对他们进行查询。
在一个文件夹下有很多字段一致,格式统一的数据文件(csv,txt,excel),可以使用R快速的统一成一个文件方便后续分析和处理。
由于自动refresh过程每秒钟都会创建一个新的segment,不需要很长时间,segment的数量就会爆炸性增长。拥有太多的segment会严重影响ES的性能及查询效率。每个segment都会消耗文件句柄、内存和CPU等。更重要的是,每个搜索请求都必须依次检查每个段;segment越多,搜索速度就越慢。因此,如何制定合理的merge 策略以及如何自动的进行force merge是每个ES运维人员都必须学会的关键技能。
MERGE 存储引擎把一组 MyISAM 数据表当做一个逻辑单元来对待,让我们可以同时对他们进行查询。构成一个 MERGE 数据表结构的各成员 MyISAM 数据表必须具有完全一样的表结构。每一个成员数据表的数据列必须按照同样的顺序定义同样的名字和类型,索引也必须按照同样的顺序和同样的方式定义。假设你有几个日志数据表,他们内容分别是这几年来每一年的日志记录项,他们的定义都是下面这样,YY 代表年份
无论是大企业还是小公司,都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务,但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀,集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈,需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在,正是 mysql 的可扩展性,让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
最近有两位小伙伴跟我说,网上看到一篇文章说,在 python 中使用 pandas 连接两个表,别用 merge ,要使用 join,因为在大量数据的情况下 join 比 merge 要快4到5倍。
P4Merge P4Merge是Git的一个第三发Diff和Merge工具(可视化冲突解决工具). 下载地址: https://www.perforce.com/downloads/visual-me
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15226425.html
在7.0.20版本中,array_merge_recursive合并相同字符串索引的数组时,合并结果中会有相同的数字索引。
方法解析顺序(Method Resolution Order MRO),指的是在多继承编程语言中查找类的某个方法来自哪个基类的搜索顺序。
众所周知,在使用 git 进行项目版本管理中,当完成一个功能点的开发并将其合并到 dev 分支时,一般情况下我们会有两种方式进行合并:git merge 与 git rebase,二者都是将一个分支新的commits,合并到另外一个分支上。但是从原理上,二者却截然不同,今天来聊聊二者的用法、区别以及使用场景。
经常看到集群的merge限流耗时比较高,所以想分析其原因、造成的影响、以及反思merge的一些优化手段。
从T1表更新数据到T2表,如果T2表NAME字段的记录在T1表中存在,就将MONEY字段的值累加,
上一遍记录了当时集群资源死锁的问题,后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢,小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加,从而拖垮了job的执行速度。
大多数操作系统都尽可能多地为文件系统缓存使用内存,并切换出未使用的应用程序内存。这可能导致部分JVM堆被交换到磁盘上。
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页(简称数据页或者索引页)的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大;数据页的这类操作越多,对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
生成的报告有多个 json 文件时,需使用 mochawesome-merge 合并 json 报告
我第一次建立关联图谱用的是R语言,通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪,并用图形展示团伙之间的关联关系。
归并排序采取了分治的思想,每次分别排左半边和右半边,不断递归调用自己,直到只有一个元素递归结束,开始回溯,调用merge函数,合并两个有序序列,再合并的时候每次给末尾追上一个最大int这样就不怕最后一位的数字不会被排序。
作为一款开源的分布式图数据库产品,Nebula 所有的研发流程都在 GitHub 上运作。基于 GitHub 生态 Nebula 技术团队有一套 pr 的自动化流程:每次 pr 提上来的时候, pull request bot 跑一遍测试,看看这个 pr merge 到主分支以后是否可以保证当前的一些功能还可以继续正常运行。
以上这篇keras实现调用自己训练的模型,并去掉全连接层就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 通过字典,创建两个DataFrame df1 = DataFrame({'data1':[1,2,3,4],'key':['a','b','c','a']}) df1 data1 key 0 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 a df2 = DataFrame({'data2':[4,5,6],'key':['a','e','d']}) df2
也就是说,使用GitLab进行Code Review就是在分支合并环节发起Merge Request,然后Code Review完成后将代码合并到目标分支。
在Python2.1中,采用了经典类,使用深度优先算法解析。 Python2.2中,引入了新式类,使用深度优先算法和广度优先算法。 在Python2.3以后的版本中,经典类和新式类共存,使用了DFS算法和C3算法。 Python2中的经典类
有一个小需求:使用Python编写一个函数,两个列表arrayA和arrayB作为输入,将它们合并,删除重复元素,再对去重的列表进行排序,返回最终结果。 如果按照一步一步的做可以简单的写出如下Python代码:
在日常工作中,我们可能会从多个数据集中获取数据,并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中,我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
在工作中使用Git已有5年多的时间了,Git分布式的工作机制以及强大的分支功能使得在团队中推广使用没有受到什么阻碍。一直以来都是采用的分支管理模式,我把项目的开发分为三个阶段:开发、测试和上线。
回滚失败 no -m option was given,这是因为merge是把两个分支合并到一起,回滚的话,就必须告诉git需要回滚到哪个个分支
为了方便维护,一般公司的数据在数据库内都是分表存储的,比如用一个表存储所有用户的基本信息,一个表存储用户的消费情况。所以,在日常的数据处理中,经常需要将两张表拼接起来使用,这样的操作对应到SQL中是join,在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的主要原理。
Merge是一个非常有用的功能,类似于Mysql里的insert into on duplicate key.
思想:两堆已排好的牌,牌面朝下,首先掀开最上面的两张,比较大小取出较小的牌,然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小,取出较小值,依次类推......
git merge 应该是开发者最常用的 git 指令之一, 默认情况下你直接使用 git merge 命令,没有附加任何选项命令的话,那么应该是交给 git 来判断使用哪种 merge 模式,实际上 git 默认执行的指令是 git merge -ff 指令(默认值)
最近开发部换了 2012, 相比 05 真是有很多提升, 特别是多出了一些高效率的关键字
作者简介 苏玲,5年软件配置管理及6年持续集成经历。曾在苏州科达科技和大众点评任资深配置管理工程师,目前为携程代码中心负责人,专注于代码相关的平台建设,致力于提高研发效率与研发质量。 本文分析了Ctrip 代码平台提供的集成加速器(Light Merge,简称LM)产生的背景及其特点,并具体说明了LM在多特性分支上线流程中发挥的作用。LM 给不使用特性开关的项目的集成与上线,提供了一种高效便捷的解决方案。 我们期待更多的Ctrip 团队能够享受到LM的服务,也希望 LM 能为同行的代码集成提供有效的参考,让
为什么会说这两个呢,是因为我觉得这两个命令有一些共同点,而且git merge 常用,git rebase 不常用,放在一起说的时候,可以更方便了解记忆git rebase。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
前一篇通过生成的 xml 报告最后用 allure 生成一个html报告内容。 我们也可以生成json格式的报告,最后把json格式报告合并成一个,最终生成一个html报告,这在分布式执行的时候用得到。
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