jmeld

最新推荐文章于 2025-08-13 23:37:41 发布
最新推荐文章于 2025-08-13 23:37:41 发布
阅读量527 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： reading notes 文章标签： algorithm merge google 图形 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/numenZQ/article/details/2029808
本文介绍了作者在使用ClearCase和kdiff3进行代码合并时遇到的问题，并分享了一款名为jmeld的图形化代码对比工具。jmeld不仅操作简便且速度快，其内部采用了一种优雅的差异算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

公司用的ClearCase merge时老师出问题，用kdiff3又会导致一些字符编码错误，老火得很，最近闲暇有空，google了一下，碰碰运气，结果还让我找到个可用的家伙:jmeld，一个图形化的桌面应用， 操作比较方面，并且速度也不慢，看了一下核心代码以及该实现的理论依据an o(nd) difference algorithm and its variations，方知该算法的优美。http://citeseer.ist.psu.edu/myers86ond.html 
Ubuntu下的文件比较工具--meld
shanzhizi的专栏
01-14 2万+
在ubuntu中需要比较文件的差异，于是安装meld apt-get install meld   安装完后，在/usr/bin/下找到meld,然后发送到桌面上， 或者在命令行执行meld命令   打开后选择：file->new ,打开文件选择界面，输入两个文件的路径，后即可看到两个文件的差异情况。 界面很不错奥。 转载请注明：http://blo
linux/ubuntu下的代码对比工具Meld Diff
空空说技术的博客
01-10 1万+
linux/ubuntu下的代码对比工具Meld Diff 做开发的都知道，一个项目多个版本，有的时候多了自己都昏，还有就是比对别人的代码的时候，眼睛看怕是要爆炸。 所以我们一般使用代码对比工具，也就是软件自动来对比文件内容的不同。 以前博主windows下开发的时候，使用代码对比工具是beyond compare，它可以支持文件夹对比、文件夹同步、文件对比、表格对比、16进制对比、Mp3对比、图...
jmeld:视觉差异和合并工具
05-19
梅德 视觉差异和合并工具。 它可以快速处理大型文件，并且可以在任何操作系统上运行。 它是这样的： VCS比较 这是一个隔离差异组件 背景 此回购来自从到git的svn迁移，实际上是根据出色的程序建模的 汇编 可以使用以下命令编译JMeld： $ ant 或与行家 $ mvn clean install 用法 使用以下命令启动jmeld： $ java -jar JMeld.jar <file1> <file2> 或使用 $ mvnexec -Pqaf jmeld.JMeld $ mvnexec -BCDPqaf jmeld.JMeld src/test/resources/file{1,2} $ mvnexec -BCDPqaf component src/test/resources/file{1,2} 相信我，这些命令是开箱即用的 执照 该程序的许可证是LGPL
ubuntu中非常好用的文件比较工具meld
热门推荐
whunamikey的专栏
07-05 1万+
ubuntu中非常好用的文件比较工具meld类似于windows中的beyondcompare,非常好用,安装好之后,直接在命令行写meld即可
Annotation Xml 持久化
人生的意義在於修煉！修煉之路～
05-25 102
import java.io.IOException; import javax.xml.bind.JAXBException; import javax.xml.bind.annotation.XmlAccessType; import javax.xml.bind.annotation.XmlAccessorType; import javax.xml.bind.annotation....
Visual diff and merge tool-开源
04-26
JMeld是一个可视化的差异和合并工具。 它可以快速处理大型文件，并且可以在任何操作系统上运行。 在sourceforge上的开发已停止。 该项目在github上继续。 https://github.com/MrKuip/JMeld
算法第四十三天：动态规划第四十三天part10（第九章）
m0_71209549的博客
08-13 232
可通过滚动数组优化到 O(min⁡(m,n))O(\min(m, n))O(min(m,n))。第一行、第一列全部为 0（额外加一行一列的 0，避免越界）。mmm 和 nnn 分别为两个数组的长度。结尾的最长公共子数组的长度。保存遍历过程中遇到的最大。2.最长连续递增序列。
自由学习记录（82）
red_redemption的博客
08-13 449
文章摘要： 本文详细介绍了Bitonic排序算法的实现，包括其递归分治结构、位元合并操作以及数组补齐处理。算法通过将输入数组补全为2的幂次长度，执行递归排序和合并操作，最后裁切结果。文章还探讨了GPU动画烘焙技术，将骨骼动画预计算为顶点序列缓冲区，实现实例化共享动画数据。同时介绍了力场影响器系统，通过ComputeBuffer传递位置/力参数来操控群体行为，并提供了性能优化建议，如内存对齐、缓冲区管理和渲染时序控制。在渲染管线部分，对比了VFX Graph与传统粒子系统的差异，阐述了URP中自定义渲染通道的
机械学习--DBSCAN 算法（附实战案例）
enlybbq的博客
08-10 1264
聚类效果：DBSCAN 成功将啤酒分为 3 个有意义的簇（常规啤酒、轻量啤酒、高端啤酒），并识别出 4 种特征异常的啤酒（噪声点），符合实际产品分类逻辑。参数影响：ε=0.6 和 MinPts=5 的组合效果较好，若 ε 增大，可能将噪声点划入簇；若 MinPts 增大，可能导致簇分裂为更多小簇。应用价值：该结果可辅助啤酒企业定位产品市场、优化产品线，或为消费者提供基于特征的选购参考。
无人机开发分享——基于行为树的无人机集群机载自主决策算法框架搭建及开发
Vesan的博客
08-06 697
* 在之前的开发分享中，我们分享了机载端开发任务管理、协同控制、无人机平台接口等一系列模块软件，但是要想实现真正的无人机高度智能化，机载的自主决策模块功能必不可少。机载自主决策模块主要实现无人机集群任务过程中地面任务获取分析、战场实时态势分析与自主决策，可在断连或自主模式时对作业中的无人机集群进行决策与控制，减少地面交互，提升任务效率。下面我们对机载自主决策模块的开发进行介绍。**
排序概念、插入排序及希尔排序
2503_92099422的博客
08-09 890
c.虽然很多算法本身具有稳定或不稳定排序性质但是任何排序只要稍作修改就可以修改稳定性，例如在冒泡排序中判断交换顺序的依据是if(a>b)只要变成if(a>=b)就可以破坏稳定性。2.内部排序和外部排序：待排序数据可以一次性载入到内存中为内部排序，反之数据量过大就是外部排序。3.稳定排序：排序前后序列中键值相等的元素在相对位置不发生变化的就是稳定排序。就地排序只是在原数组空间进行排序处理，也就是输入的数组和得到的数组是同一个。3.如果待排序的元素，已经有序，只有极个别的元素是无序,插入速度较快。
cdq 分治优化 dp
m0_60506105的博客
08-13 168
upd：原来的 cdq 分治内容太多了，于是考虑将 dp 部分分离出来。cdq 分治，其具有一个log就能搞定一维的优美性质，适用于一些带有偏序条件的 dp 转移式。
【密码学实战】国密SM2算法介绍及加解密/签名代码实现示例
开源代码仓：https://gitcode.com/openHiTLS/openhitls
08-13 760
SM2 的诞生不仅是技术突破，更是国家信息安全战略的重要布局。其基于椭圆曲线密码学（ECC）的设计，在同等安全强度下，密钥长度仅为 RSA 的 1/10，运算效率提升数倍。SM2 已成为 ISO/IEC 国际标准，并深度融入国产密码生态体系，为构建安全可靠的网络安全架构提供了坚实支撑。本文通过代码示例为开发者提供SM2实现参考
未来AI：微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发基于忆阻器网络储层计算MemristorPattern虚拟平台
MicroTech2025的博客
08-13 262
其灵活性和可调整性使其成为未来机器学习硬件中的创新力量，为实际问题提供了高效、智能的解决方案，通过结合电路模拟和数值仿真，平台为研究人员提供了深入理解和优化基于忆阻器网络的储层计算系统的工具。微算法科技（MLGO）的MPVP仿真平台技术方面注重了模拟整个基于忆阻器网络的储层计算系统的行为，带来了跨越的技术创新，也为机器学习硬件的发展提供了有力的支持。存储器部分通过动态存储器响应捕捉输入信号的模式和特征。仿真平台的成功开发为构建可靠、高性能的机器学习硬件奠定了坚实的基础，为未来的技术创新开辟了新的可能性。
数据结构初阶（12）排序算法—插入排序（插入、希尔）（动图演示）
2301_79907403的博客
08-13 645
排序算法—插入排序（插入、希尔）（动图演示）
深入理解强化学习：近端策略优化（PPO）算法详解
Galen_xia的博客
08-09 960
摘要：近端策略优化（PPO）算法详解 PPO算法是强化学习领域的重要突破，解决了传统策略梯度方法在更新步长敏感性和数据利用率上的局限。基于马尔可夫决策过程框架，PPO通过引入裁剪机制和优势函数估计，在保持训练稳定性的同时简化了计算。核心公式L^CLIP(θ)采用概率比率裁剪技术，将策略更新幅度限制在[1-ε,1+ε]范围内，有效平衡了探索与利用。PPO结合广义优势估计(GAE)和熵正则化项，既保证了性能又提高了采样效率，成为解决复杂决策任务的优选算法。其简洁实现和优异表现使其在学术界和工业界广受青睐。
当证据建模遇上知识蒸馏：面向非对比医学图像分割的可靠对比增强知识蒸馏|文献速递-医学影像算法文献分享
weixin_38594676的博客
08-13 387
Title题目When evidence modeling meets knowledge distillation: Towards reliablecontrast-enhanced knowledge distillation for non-contrast medical imagesegmentation当证据建模遇上知识蒸馏：面向非对比医学图像分割的可靠对比增强知识蒸馏01文献速递介绍对比增强知识蒸馏概述与研究背景 对比增强知识蒸馏旨在将对比增强知识（即从对比增强医学图像中提取的知识）迁移
CF2123A Blackboard Game
zqystca的博客
08-09 366
在样例二中，如果 Alice 选择了 0，那么 Bob 可以选择 3。然后如果 Alice 选择了 2，那么 Bob 可以选择 1。最终 Alice 无数可选，所以 Bob 赢了。游戏在其中一人无法操作时结束，最终无法操作的人输了。在样例一中，如果 Alice 选择了 0，那么 Bob 无法选择任何数，Alice 获胜。每组测试数据仅包含一行一个整数 n（1≤n≤100）表示黑板上写的数字个数。第一行，一个整数 t（1≤t≤100）表示测试数据组数。对于每组测试数据，如果 Alice 必胜，输出。
ACWing 算法基础课-数据结构笔记
最新发布
qq_45768060的博客
08-13 571
*- 主要思想：**求窗口最小值时,如果入队元素a小于队尾元素b，则队尾元素存在无意义（因为a在b一定在，而b又比a小），所以不断删去比入队元素大的队尾元素，以此为维持队列单调递增性。大于该数，一直出栈（出栈道数比当前值大且在更左边，所以没有任何意义了），直到有数比该数小，或者栈空；具体做法：每个节点存储到父节点的距离，然后做路径压缩即得到到根节点的距离。算法关键点：如果右边的数比左边的小，那左边的那些数没有存在的意义;如果该数小于栈中数，栈顶的数一直弹出，因为比该数小的数都没有意义；
代码随想录算法训练营第五十九天|图论part9
xindafu的博客
08-10 237
（Function Call Operator Overload），它让一个对象可以像函数一样被调用。dijkstra（堆优化版）精讲。1.选取距离源节点并且未访过的节点。Container：底层容器类型。对所有边进行n-1次松弛操作。现在改为用邻接链表去存储图。2.标记选取节点为已访问。带有负权值的单源最短路径。Compare：比较器。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值