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你在开发过程中使用Git Rebase还是Git Merge?

摘要:在git里面经常的一个争论是到底用rebase还是用merge? 1. 痛苦吗?代码历史中的迷失羔羊 我们先来看一个真实的代码提交历史图形化截图: 图片源自https://storage.kraken.io/kk8yWPxzXVfBD3654oMN/c8b97f4dbb5f7d49fc3eb3624eafff79/london-tube-map-commit.png https://dev.to/neshaz/git-merge-vs-git-rebase-5134 不知道大家看到这张图以后有什么感受?是不是很无语呢?我是无语凝噎的感受。代码历史到了这个地步,基本上是废了的!!! 通过本文我们就来谈一下代码历史线的问题。这里涉及到一个代码历史的管理问题,如果你希望拥有比较清晰的代码历史,从而可以很快速地追溯你以前的代码记录的话,你一定要关注这个话题。 如果你作为一个程序员用过mercurial,你可能对这个rebase概念已经有所了解。目前程序员用的最多的source control工具是git。在git里面经常的一个争论是到底用rebase还是用merge? 说争论实际上是...

适用于稀疏的嵌入、独热编码数据的损失函数回顾和PyTorch实现

在稀疏的、独热编码编码数据上构建自动编码器 自1986年[1]问世以来,在过去的30年里,通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。在嵌入复杂数据方面,自动编码器已经被证明是非常有效的,它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。但是,尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明,但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足,特别是当列像一个热编码那样相互关联时。 在本文中,我将简要地讨论一种热编码(OHE)数据和一般的自动编码器。然后,我将介绍使用在一个热门编码数据上受过训练的自动编码器所带来的问题的用例。最后,我将深入讨论稀疏OHE数据重构的问题,然后介绍我发现在这些条件下运行良好的3个损失函数: CosineEmbeddingLoss Sorenson-Dice Coefficient Loss Multi-Task Learning Losses of Individual OHE Components -解决了上述挑战,包括在PyTorch中实现它们的代码。 热编码数据 热编码数据是一种最简单的,但在一般机器学习场景中经常被误解的数据预处理技术...

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