Generate branch from git historical version

本文介绍了一种从Git的历史版本中创建新分支的方法,并详细记录了创建过程中的具体步骤及命令使用情况。

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从git历史版本生成分支

lwk@qwfys ~/Public/project/com/gitlab/xxx $ git log 
commit 4e06d667ed4a135092a707ce718cd6b2b46d868e
Author: MJ <zhangmj@eptison.com>
Date:   Thu May 17 15:14:57 2018 +0800

    订单导入,常规提交

commit b57de8bf979aa2e7e4ec35135c1774a2127265f7
Author: MJ <zhangmj@eptison.com>
Date:   Wed May 16 18:42:39 2018 +0800

    订单导入

commit e9b8074ac43bd9edd143e0f07ca29fc0a1bf0f98
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 18:26:50 2018 +0800

    update pom.xml

commit 8c373ca81e7283859ed8dd4eab9ddf82b61e833b
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 18:14:08 2018 +0800

    update

commit 29eaa9963509ce94cda841c5398788b69a630f1d
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 17:48:46 2018 +0800

    更新 pom.xml

commit 165ed7b99102878a4d4189c905232b7d80345b79
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 17:46:32 2018 +0800

    更新pom.xml中的maven私服配置

commit ad2e2495578fd201b2b9b78ace198e08af467661
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 17:27:38 2018 +0800

    添加 CHANGELOG

commit 7560eae11fe7f96179056f3669ff67134effffc4
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 17:27:20 2018 +0800

    增加新文件

commit 66e15aa25bb4bd7d8591e6df94288e55ee625711
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 17:16:01 2018 +0800

    更新 pom.xml

commit 03490fd690fe8daff003c22b7d90bdc722672d20
Author: lwk <qwfys200@qq.com>
Date:   Wed May 16 17:10:23 2018 +0800

    项目调整

commit e61ce39a20c10aec284ae3ecf42677d69a3a4ae9
Author: MJ <zhangmj@eptison.com>
Date:   Tue May 15 17:19:06 2018 +0800

    基础数据类

lwk@qwfys ~/Public/project/com/gitlab/xxx $ git checkout -b feature/order-import e61ce39a20c10aec284ae3ecf42677d69a3a4ae9
Switched to a new branch 'feature/order-import'
lwk@qwfys ~/Public/project/com/gitlab/xxx $ git status
On branch feature/order-import
nothing to commit, working directory clean
lwk@qwfys ~/Public/project/com/gitlab/xxx $ git push origin feature/order-import
Total 0 (delta 0), reused 0 (delta 0)
remote: 
remote: To create a merge request for feature/order-import, visit:
remote:   http://gitlab.eptison.com/itdev/xxx/merge_requests/new?merge_request%5Bsource_branch%5D=feature%2Forder-import
remote: 
To git@gitlab.eptison.com:itdev/xxx.git
 * [new branch]      feature/order-import -> feature/order-import
lwk@qwfys ~/Public/project/com/gitlab/xxx $ 

### 回答1: `generate_from_frequencies` 是一个 Python 中的函数,它可以根据给定的字典中的键值对生成一个频率分布表的序列。这个函数通常用于文本处理和自然语言处理领域中的词频统计。给定一个字典,它的键是文本中出现的单词,而值是这个单词出现的次数,`generate_from_frequencies` 函数可以将这个字典转化为一个序列,其中每个元素表示一个单词和它的出现次数。这个函数常常与 Python 中的 `Counter` 类一起使用。 ### 回答2: generate_from_frequencies是一个Python中的函数,可用于从给定的字典中获取频率信息并生成一个词云。在自然语言处理和数据分析中,词频分析是非常重要的,使用generate_from_frequencies函数可以将这些词频可视化,方便进一步分析。 函数需要一个字典参数作为输入,字典中包括词语和相应的频率。例如,一个字典可能包括如下键值对: {"hello": 5, "world": 3, "python": 2} 其中,"hello"出现了5次,"world"出现了3次,"python"出现了2次。这个字典代表了一个文本数据集中每个单词的出现次数。假设我们需要将这些单词生成一个词云图,就可以使用generate_from_frequencies函数。 在使用该函数之前,可能需要先安装必要的库(例如numpy,PIL,matplotlib等)。使用以下方式导入库: ``` from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后,我们可以使用generate_from_frequencies函数创建一个WordCloud对象,并使用该对象的generate_from_frequencies方法来生成词云图。示例代码如下: ``` # 生成词云图 wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white') freq_dict = {"hello": 5, "world": 3, "python": 2} wordcloud.generate_from_frequencies(freq_dict) # 绘制词云图 plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor=None) plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.tight_layout(pad=0) plt.show() ``` 该代码将生成一个800x800像素大小的白色背景词云图,词汇频率根据输入字典进行计算。在生成的词云图中,"hello"、"world"和"python"三个词汇的大小将与它们在频率字典中的计数成比例。 使用generate_from_frequencies函数可将输入字典的键作为标签,将字典的值转换为相应单词的权重。该函数还允许我们指定词云图的大小,颜色,字体等属性,以便更好地可视化词频信息。 总的来说,generate_from_frequencies是一种方便可视化文本数据词频的方法,提供了一种有效的方式来了解文本数据集的各种特征,如高频词,特定领域词汇等。这可以帮助进一步分析文本数据并从中发现有用的信息。 ### 回答3: generate_from_frequencies 是一个 Python 中的类方法,它可以从输入的字典中生成一个频率分布表。该方法主要用于文本分析、自然语言处理、数据挖掘和机器学习等领域中。它可以帮助我们计算文本中各个单词出现的频率,以便更好地帮助我们分析文本信息。 在 Python 中,这个方法通常是在 collections 模块的 Counter 类中使用的,其语法如下: ```python from collections import Counter frequency_distribution = Counter(text) ``` 其中,text 代表一个字符串,即需要统计频率的文本。 使用 generate_from_frequencies 方法对于计算文本中各个单词出现频率非常方便,代码如下: ```python from nltk import FreqDist fdist = FreqDist(text) ``` 在这里,nltk 是自然语言处理工具包,FreqDist 是其中一个类,用于生成文本中各个单词的频率分布表。text 代表需要分析的文本。 通过 generate_from_frequencies 方法,我们可以获得一个由单词到出现频率映射的字典,即 word_frequency_map。该字典可以用于计算每个单词的出现概率,以及根据概率生成新的随机文本。例如,我们可以使用该字典生成新的歌词、新闻标题、社交媒体帖子等。 总之,generate_from_frequencies 方法是一个极其有用的分析文本频率的工具,它可以帮助我们更好地理解文本内容,并从中发现隐藏的信息。
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