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Git提交内容规范前缀解释示例feat新功能feat:新增租⻋控制fix修复fix:新增租⻋控制docs⽂档变更docs:租⻋控制style代码格式style:⼩程序⾸⻚央视refactor重构refactor:租⻋控制perf性能优化perf:数据导出test增加测试test:增

在团队协作开发中，保持Git提交记录的一致性和清晰性对于维护项目的可读性和历史追溯至关重要。Angular团队提出了一套详细的CommitMessage格式化规范，旨在解决这一问题。下面将详细介绍如何遵循Angular规范来编写Git提交信息，并探讨其带来的好处。Angular规范的核心要素Angu

1.简介3DOccupancyNetworks的基本思路是将三维空间划分成体素网格，并对每个网格进行各类感知任务的预测。目前以网格为中心的方法能够预测每个网格单元的占用率、语义类别、未来运动位移和实例信息。3Doccupancy可以对道路障碍物进行更细粒度的划分，同时获取更精确的占用和语

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈Python机器学习⌋

对于UpliftRandomForestClassifier模型，特别是在处理具有多个类别且分布不均匀的分类变量时，选择合适的特征编码方法非常重要。考虑到这种情况，以下是一些建议的特征编码方法：TargetEncoding(目标编码)这种方法特别适合处理高基数（多类别）的分类变量，并且能够捕捉类别与目标变量

git提交规范commitmessage=subject+：+空格+message主体例如：feat:：增加用户注册功能常见的subject种类以及含义如下：feat:新功能（feature）用于提交新功能。例如：feat:增加用户注册功能fix:修复bug用于提交bug修复。例如：fix:修复登录页面崩溃的问题docs:文档变更

INFINILabs产品又更新啦~，包括Easysearchv1.8.0、Gateway、Console、Agent、Loadgenv1.25.0。本次各产品更新了很多亮点功能，如Easysearch新增数据写入限流功能，可实现节点、分片级限流；Gateway修复数据迁移过程中因消费不及时解压缩导致部分数据记录损坏而丢失记录问题，进一

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 https://blog.csdn.net/zhulinniao/article/details/106812169/kaldi的feat和featbin特征可视化1copy-feat2copy-matrix3copy-feats-to-htkcopy-feats-to-sphinxReference1copy-featkaldi产生的特征由steps/make_mfcc_pitch.sh或steps/make_mfcc.sh产生ark文件ark文件可

Boruta特征选择官方github地址：https://github.com/scikit-learn-contrib/boruta_py?tab=readme-ov-file论文地址：https://www.jstatsoft.org/article/view/v036i11官方代码：importpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromborutaimportBoruta

type（必需）用于说明commit的类别br:此项特别针对bug号，用于向测试反馈bug列表的bug修改情况feat：新功能（feature）fix：修补docs：文档（documentation）style：格式（不影响代码运行的变动）refactor：重构（即不是新增功能，也不是修改bug的代码变动）test：增加测试chore：其他的小改动.一般为仅仅一两行的

第一步：导入ps:最后一行是为了查看是否成功导入缺失值处理df.info()df.isnull().sum() df.info是一个用于查看DataFrame的基本信息的函数。它可以帮助我们了解DataFrame的列名、非空值数量、数据类型等信息。df.isnull().sum()是一个用于计算DataFrame中每列空

commit 的类型：feat: 新功能、新特性fix: 修改 bugperf: 更改代码，以提高性能（在不影响代码内部行为的前提下，对程序性能进行优化）refactor: 代码重构（重构，在不影响代码内部行为、功能下的代码修改）docs: 文档修改style: 代码格式修改, 注意不是 css 修改（例如分号修改）test: 

任务背景作为视觉应用中最常见的任务之一，目标检测一直是各类新模型刷榜的必争之地，其中就以YOLO系列的网络结构最为突出。YOLO的全称是youonlylookonce，指只通过one-stage的方式需要“浏览一次”就可以识别出图中的物体的类别和位置。近期YOLO官方团队又放出新版本——YOLOv7，速

格式：<type>(<scope>):<subject>type（必选）用于说明gitcommit的类别，推荐使用下面的标识：feat：新功能（feature）fix/to：修复bugfix：产生diff并自动修复此问题。适合于一次提交直接修复问题to：只产生diff不自动修复此问题。适合于多次提交。最终修复问题提交时使用fixdocs：文档（do

这是初始状态提交了三次后将feat:提交1到feat:提交3合并成一次提交记录按住Shift选中feat:提交1到feat:提交3右键选择压缩提交编辑提交信息点击确定最后的压缩提交后的内容和未压缩的是一致的提示：进行操作时请注意备份数据！！！防止操作失败丢失

任务目标基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。数据集信息IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试

importmathfromcollectionsimportCounter#创建数据集defcreate_dataset():dataset=[#年龄,工作，房子，信用，标签['青年',0,0,'一般','0'],['青年',0,0,'好','0'],[�

约定式提交1.0.0概述约定式提交规范是一种基于提交信息的轻量级约定。它提供了一组简单规则来创建清晰的提交历史；这更有利于编写自动化工具。通过在提交信息中描述功能、修复和破坏性变更，使这种惯例与SemVer相互对应。提交说明的结构如下所示：原文：<type>[optionalscope

《AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillation》引言VLP目标是从大规模图片-文本对子中学习到多模态表示，一次改进下游的视觉-语言任务。VLP框架的局限性如下：图片特征和文字token嵌入在它们各自的空间内，使得多模态encoder难

Git常规提交注释规范定义总结ConventionalCommits规范是建立在提交消息之上的轻量级约定。它提供了一组简单的规则，用于创建显式提交历史记录;这使得在它上面编写自动化工具变得更加容易。此约定与SemVer相吻合，通过描述提交消息中的功能、修复和重大更改。提交消息的结

在上一期的文章中，探讨了在 AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。而从本期开始，我们将一起尝试在更深的知识维度，继续探究生成式AI这一火热的新知识领域。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开

git提交代码对应规范如下：feat（新功能）：新增代码文件：新功能相关的代码文件、模块等。更新测试文件：添加新功能的测试用例。fix（修复）：修改代码文件：包含有问题代码的文件。更新测试文件：修复问题的测试用例。docs（文档）：Markdown文件：更新项目文档、README、帮助文件等。注释：

以下是commit提交规范，主要是在提交代码时标识本次提交的属性 feat:新功能（feature）fix:修补bugdocs:文档（documentation）style:格式（不影响代码运行的变动）refactor:重构（即不是新增功能，也不是修改bug的代码变动）chore:构建过程或辅助工具的变动revert:撤销，版本回退perf: