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花十分钟的时间武装你的代码库

当我们的代码库有很多人维护时,经常会出现代码风格不一致或者代码质量不过关,提交信息杂乱的情况,当然啦,即使是一个人的代码库,有的时候,自己写代码时不太注意细节,也会出现风格不一致的情况。 本文正是为了解决这个问题而生,阅读本篇文章并不需要很长时间,如果你的代码库还没有进行这些配置,正是你大展身手的好时机,武装一下你的代码库。 1. 规范 commit 信息 首先,看下 angular 的代码库的 commit 记录,如图: 我们可以利用 commitizen 和 husky 来规范代码库的 commit。 安装以下依赖: npminstall@commitlint/cli@commitlint/config-conventionalhusky-D 如果你还没有安装过 commitizen,那么先全局安装: npminstallcommitizen-g 在 package.json 中增加 husky 字段。 {"husky":{"hooks":{"commit-msg":"commitlint-EHUSKY_GIT_PARAMS"}},} husky 是 git hook 工具,使用 ...

维度爆炸?Python实现数据压缩竟如此简单!

前言 在之前的文章中,我们已经详细介绍了主成分分析的原理,并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。 在那篇文章中我们指出的主成分分析常见的三个应用场景中,其中有一个是「数据描述」,以描述产品情况为例,比如著名的波士顿矩阵,子公司业务发展状况,区域投资潜力等,需要将多变量压缩到少数几个主成分进行描述,压缩到两个主成分是最理想的,这样便可在一张图内表现出来。 但这类分析一般做主成分分析是不充分的,能够做到因子分析更好。但因子分析的知识点非常庞杂,所以本文将跳过原理,直接通过案例再次「实战PCA分析」,用于主成分分析到因子分析的一个过渡,目标有两个: 能够通过主成分分析结果来估计生成的主成分所表示的含义 借以引出因子分析的优势和学习的必要性是本文的目标。 需求说明 上司希望从事数据分析岗位的你仅用两个短句就概括出以下数据集所反映出的经济现象用几个长句都不一定能够很好的描述数据集的价值,更何况高度凝练的两个短句,短短九个指标就已经十分让人头疼了,如果表格再宽一些呢,比如有二三十个变量? Python实战 本节我们将使用Python对上面的数据进行分析 数据探索 importpan...

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