记录下今天git遇到的一个坑：背景：活儿干完了，创建个测试分支自己玩，不提代码，不合并。中途来活儿了，又把分支切回需求分支，结果刚在自己玩的分支里写的代码被带到了需求分支。原因：新建的文件没有纳入版本管理，所以checkout后被带到了切换的分支解决：方式一：gitcommit切回原分支，把原分支的代码提交一下，再切其他分支就行.方式二：gitstash切回原分支，先gitstash暂存起来，再切其他分支。被暂存的文件回头切回原分支执行gitstashpop将之前储藏的修改取出来即可。gitstash指令可将当前未提交的修改(即，工作区的修改和暂存区的修改)先暂时储藏起来，这样工作区干净了后，
很好的教程，感谢作者的分享通俗易懂的解释SparseConvolution过程-知乎一、稀疏卷积是什么，为什么提出稀疏卷积？它有什么好处？稀疏卷积和普通卷积的区别spconv和普通卷积没有区别，最重要的区别在于卷积的数据的存储方式和计算方法，这种计算方法可以增加计算稀疏点云的效率，其他的都是完全相同的(但SubMConv3d还是稍微有点区别的)，此外spconv的3D稀疏卷积和普通卷积使用类似，唯一多了一个indice_key，这是为了在indice相同的情况下重复利用计算好的'rulebook'和'hash表'，减少计算。三维图像太稀疏了，比如我的教室的点云其中相当一部分都是空气，真正有点
一 介绍smartchekcout和forcecheckout1.1smart&force的checkout介绍1.smart checkout： 会把冲突的这部分内容带到目的分支2.force checkout：就不会把冲突的这部分内容带到目的分支,但是你在当前分支修改的所有内容都会丢失,就算你再切回来会找不到,需要慎重操作。3.Donotcheckout：是不切分支,继续留在当前分支；1.2结论在当前分支修改内容后，进行add，commit操作之后，切换到其他分支，再切回到当前分支，当前分支不会丢代码。所以一定要在当前分支进行add，commit操作后，切换到其他分支。二 案例操作2.1情
我有一个文件foo.py。我对工作目录做了一些更改，但尚未暂存或提交任何更改。我知道我可以使用gitcheckoutfoo.py来摆脱这些变化。我还阅读了有关使用gitreset--hardHEAD的信息，它实质上会重置您的工作目录、暂存区和提交历史记录以匹配最新的提交。在我的情况下，我的更改仍在工作目录中，是否有任何理由更喜欢使用其中一个？ 最佳答案 Isthereanyreasontopreferusingoneovertheotherinmycase,wheremychangesarestillinworkingdirecto
我想用numpy数组初始化一个稀疏矩阵。numpy数组包含NaN作为我程序的零，初始化稀疏矩阵的代码如下:a=np.array([[np.NaN,np.NaN,10]])zero_a=np.array([[0,0,10]])spr_a=lil_matrix(a)zero_spr_a=lil_matrix(zero_a)printrepr(spr_a)printrepr(zero_spr_a)输出是1x3sparsematrixoftype'type'numpy.float64''with3storedelementsinLInkedListformat1x3sparsematrixof
我想检查是否有两个csr_matrix是平等的。如果我这样做:x.__eq__(y)我得到:raiseValueError("Thetruthvalueofanarraywithmorethanone"ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all().但是，这个效果很好:assert(zinxforziny)有更好的方法吗？也许改用一些scipy优化函数？非常感谢 最佳答案 我们可以假设它们的形状相同吗？In[
我有一个很大的csr_matrix，我对前十个值及其每行的索引感兴趣。但是我没有找到一种像样的方法来操纵矩阵。这是我目前的解决方案，主要思想是逐行处理它们:row=csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()top_ten_indicies=row.argsort()[-10:]top_ten_values=row[row.argsort()[-10:]]这样做，csr_matrix的优势没有得到充分利用。它更像是一个蛮力解决方案。 最佳答案 在这种情况下，我看不出csr格式有
我正在使用一个名为“incidence_matrix(G)”的python函数，它返回图形的事件矩阵。它来自Networkx包。我面临的问题是这个函数的返回类型是“ScipySparseMatrix”。我需要numpy矩阵或数组格式的事件矩阵。我想知道是否有任何简单的方法可以做到这一点？或者是否有任何内置函数可以为我执行此转换？谢谢 最佳答案 scipy.sparse.*_matrix有几个有用的方法，例如，如果a是例如scipy.sparse.csr_matrix:a.toarray()或a.A-返回此矩阵的密集ndarray表示
我正在使用一个名为“incidence_matrix(G)”的python函数，它返回图形的事件矩阵。它来自Networkx包。我面临的问题是这个函数的返回类型是“ScipySparseMatrix”。我需要numpy矩阵或数组格式的事件矩阵。我想知道是否有任何简单的方法可以做到这一点？或者是否有任何内置函数可以为我执行此转换？谢谢 最佳答案 scipy.sparse.*_matrix有几个有用的方法，例如，如果a是例如scipy.sparse.csr_matrix:a.toarray()或a.A-返回此矩阵的密集ndarray表示
我如何提高scipy.sparse矩阵的幂，逐元素？numpy.power应该，根据itsmanual，这样做，但它在稀疏矩阵上失败了:>>>X'with144875storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>np.power(X,2)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile".../scipy/sparse/base.py",line347,in__pow__raiseTypeError('matrixisnotsquare')TypeError:matrixisnotsquare
