假设我在文件hello.rb中添加了两行.#thisisacommentputs"helloworld"如果我这样做gitdiff，它会显示我添加了两行。我不希望git显示任何一行Ruby注释。我尝试使用gitdiff-G，但它对我不起作用。我该怎么做gitdiff这样它就不会显示任何Ruby注释？ 最佳答案 一种可能性是(ab)使用git的textconvfilters在差异创建之前应用，因此您甚至可以转换二进制格式以获得人类可读的差异。您可以使用任何从文件读取并写入stdout的脚本，例如删除所有以#开头的行的脚本:#!/bin
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.我真的很喜欢AraxisMerge用于PC的图形DIFF程序。不过，我不知道linux有什么可用的。我们在z800大型机上运行SUSElinux。如果我能得到一些其他人都喜欢的程序的指示，我将不胜感激。 最佳答案 我知道两个图形差异程序:Meld和KDiff3.我没有使用过KDiff3，但Meld
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.我真的很喜欢AraxisMerge用于PC的图形DIFF程序。不过，我不知道linux有什么可用的。我们在z800大型机上运行SUSElinux。如果我能得到一些其他人都喜欢的程序的指示，我将不胜感激。 最佳答案 我知道两个图形差异程序:Meld和KDiff3.我没有使用过KDiff3，但Meld
我希望运行一个Linux命令，该命令将递归地比较两个目录并仅输出不同的文件名。这包括存在于一个目录中而不存在于另一个目录中的任何内容，反之亦然，以及文本差异。 最佳答案 来自差异手册页:-q Reportonlywhetherthefilesdiffer,notthedetailsofthedifferences.-r Whencomparingdirectories,recursivelycompareanysubdirectoriesfound.示例命令:diff-qrdir1dir2示例输出(取决于语言环境):$lsdir1d
我希望运行一个Linux命令，该命令将递归地比较两个目录并仅输出不同的文件名。这包括存在于一个目录中而不存在于另一个目录中的任何内容，反之亦然，以及文本差异。 最佳答案 来自差异手册页:-q Reportonlywhetherthefilesdiffer,notthedetailsofthedifferences.-r Whencomparingdirectories,recursivelycompareanysubdirectoriesfound.示例命令:diff-qrdir1dir2示例输出(取决于语言环境):$lsdir1d
是否有类似于Unix程序差异的Java实用程序库，但用于对象？我正在寻找可以比较相同类型的两个对象并生成表示它们之间差异的数据结构的东西(并且可以递归地比较实例变量中的差异)。我不是在寻找文本差异的Java实现。我也不寻求有关如何使用反射来做到这一点的帮助。我正在维护的应用程序对此功能的实现很脆弱，有一些糟糕的设计选择，需要重写，但如果我们可以使用现成的东西会更好。这是我正在寻找的那种东西的一个例子:SomeClassa=newSomeClass();SomeClassb=newSomeClass();a.setProp1("A");a.setProp2("X");b.setProp1
是否有类似于Unix程序差异的Java实用程序库，但用于对象？我正在寻找可以比较相同类型的两个对象并生成表示它们之间差异的数据结构的东西(并且可以递归地比较实例变量中的差异)。我不是在寻找文本差异的Java实现。我也不寻求有关如何使用反射来做到这一点的帮助。我正在维护的应用程序对此功能的实现很脆弱，有一些糟糕的设计选择，需要重写，但如果我们可以使用现成的东西会更好。这是我正在寻找的那种东西的一个例子:SomeClassa=newSomeClass();SomeClassb=newSomeClass();a.setProp1("A");a.setProp2("X");b.setProp1
总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapped、nestedNER）的处理span-based的方法只关注边界识别。sequence-to-sequence的模型有暴露偏差的影响2.想法建模实体词间的简单邻接关系（用NNW,THW-*）mul
总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapped、nestedNER）的处理span-based的方法只关注边界识别。sequence-to-sequence的模型有暴露偏差的影响2.想法建模实体词间的简单邻接关系（用NNW,THW-*）mul
题意给你n个非负整数的数列a，你可以进行K次操作，每次操作可以将任意位置的数数更改成任意一个非负整数，求操作以后，DIFF(a)-MEX（a）的最小值；DIFF代表数组中数的种类。MEX代表数组中未出现的最小自然数。提示1.显然DIFF(a)-MEX（a）最小，DIFF(a)越小越好，MEX(a)越大越好2.假如DIFF降低，同时MEX提升，这样操作是不亏的，因此我们只需要提升MEX即可，贪心的的构造0-x，x为k次修改，能构建到mex的最大的数列a状态。3.在原始a中，0-x中空缺的值即为需要填充个数的值，我们只需要贪心，先填入出现次数少的>x的值，以降低它的DIFF，即MEX固定了，再降低
