merge

unity的.unity和.prefabp这两种yaml资源文件是可以自动合并的，使用自带的YAMLMerge工具，还有mergespecfile.txt可以配置fallback merge tool。 另外，还有第三方可视化工具，UniMerge，比较prefab或场景之间的不同并提供简单的修改。 Ref: Smart Merge Unity项目对 git版本控制库扩展插件 Unity Git 项目解决合并冲突 Unity3D - How to Merge Scenes in GIT unity prefab差异对比插件UniMerge 来源： CSDN 作者： winzjqwin 链接： https://blog.csdn.net/winzjqwin/article/details/102999400

【自己项目遇到的问题】： 新增 删除都可以实现 ，就是修改的时候无法同步更新设计三个类： 问题类scask 正文内容类text类 查看数+回复数+讨论数的runinfo类 【正文类和查看数+回复数+讨论数的 类无法修改更新】 后台更改了注解 成功 【参考博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9b81777f0101gn3f.html】 cascade表示级联操作 CascadeType.MERGE级联更新：若items属性修改了那么order对象保存时同时修改items里的对象。对应EntityManager的merge方法 CascadeType.PERSIST级联刷新：获取order对象里也同时也重新获取最新的items时的对象。对应EntityManager的refresh(object)方法有效。即会重新查询数据库里的最新数据 CascadeType.REFRESH级联保存：对order对象保存时也对items里的对象也会保存。对应EntityManager的presist方法 CascadeType.REMOVE级联删除：对order对象删除也对items里的对象也会删除。对应EntityManager的remove方法 CascadeType.PERSIST只有A类新增时，会级联B对象新增。若B对象在数据库存（跟新）在则抛异常

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值，但这些列却不尽相同。处理的办法就是使用 merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数。 #合并 ID<-c(1,2,3,4) name<-c("A","B","C","D") score<-c(60,70,80,90) student1<-data.frame(ID,name) student2<-data.frame(ID,score) total_student1<-merge(student1,student2,by="ID") total_student1 #横向追加 ID<-c(1,2,3,4) name<-c("A","B","C","D") score<-c(60,70,80,90) sex<-c("M","F","M","M") student1<-data.frame(ID,name) student2<-data.frame(score,sex) total_student2<-cbind(student1,student2) total_student2 #纵向追加 ID<-c(1,2,3,4) name<-c("A","B","C","D") student1<-data.frame(ID,name) ID<-c(5

shuffle概念 　　shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之前，也就是在map阶段，MapReduce会对要处理的数据进行分片（split）操作，为每一个分片分配一个MapTask任务。接下来map()函数会对每一个分片中的每一行数据进行处理得到键值对（key,value），其中key为偏移量，value为一行的内容。此时得到的键值对又叫做“中间结果”。此后便进入shuffle阶段，由此可以看出shuffle阶段的作用是处理“中间结果”。 此处应该想一下，为什么需要shuffle，它的作用是什么？ 在了解shuffle的具体流程之前，应先对以下两个概念有所了解： block块（物理划分） 　　block是HDFS中的基本存储单位，hadoop1.x默认大小为64M而hadoop2.x默认块大小为128M。文件上传到HDFS，就要划分数据成块，这里的划分属于物理的划分（实现机制也就是设置一个read方法

对于很多的程序员来说，如果遇到了需要比较源代码文件的情况，往往是非常头疼的。因为源代码文件往往比较复杂，比较起来需要耗费很多的时候，这个时候大家就会想到使用一些文档比较合并工具来减轻自己的负担。下面我们就来给大家介绍介绍文件比较软件有哪些。 1、Beyond Compare 4 Beyond Compare可以高效对比整个驱动器和文件夹，检查大小和修改时间；或者逐字节完整验证每个文件；无缝集成了FTP站点、云存储和压缩文件，强大的过滤功能允许您只看到的自己感兴趣的。最新版Beyond Compare 4中文版适用于Windows、Linux或Mac。 Beyond Compare 4中文版免费使用地址： http://www.beyondcompare.cc/xiazai.html 。 2. Kaleidoscope Kaleidoscope是一款非常强大的文件图片和文本比较工具，能够非常快速和准确的查找出不同之处，然后合并不同的文档和图片。它可以集成在其他程序中，能够读取.psd、 .txt、 .png、 .jpg、和 .html 文件，适用于Mac OS X。 3、Compare Suite 文本目录对比器(Compare Suite Pro)是一个非常好用的文本或者目录差异对比工具，可以合并文本，比较不同类型的文件，生成简单可读的报告。支持通过关键字比较、文件夹比较、词语忽略

本地 /********************************************************/ /********************************************************/ 基础篇 git branch bugFix 建立bugFix分支 git checkout bugFix 转换"当前分支"为bugFix git commit 提交,生成节点 git checkout master git commit git merge bugFix 把bugFix合并到"当前分支master" 【merge from】 git rebase master 把"当前分支bugFix"rebase到master下边！【rebase to】 git rebase bugFix 分支已经是最新! /********************************************************/ 高级篇 1.HEAD git checkout C1 git checkout master git commit git checkout C2 HEAD一开始指向master，后指向C1，后指向master master提交后，HEAD随着master一起移动，并继续指向master 后指向C2,这一步叫做

TDH sql及plsql的调优 3.1.1 表类型的优化 3.1.2表分桶分区的优化 3.1.3 临时表的使用 3.2.1 列裁剪 3.2.2 条件下压 3.2.3 DISTINCT的优化 3.2.4 null处理优化 3.2.5 小文件过多的优化 3.2.6 范围分区表merge into的优化 3 PLSQL调优 3.1 表的优化 3.1 .1 表类型的优化 文本表主要在数据的导入导出中作为过度表使用，支持insert和load操作，支持分区分桶，一般对于跑批，我们选择ORC格式的表，ORC为列式存储，通常压缩比为 3 ~ 8 ，同时具有轻量级的索引，包括minmaxFilter和BloomFilter , 只支持insert，不支持load，如果该表需要进行事务操作，则需使用ORC事务表， 3.1 .2 表分桶分区的优化 此处优化针对于ORC表： 如果数据量达到百万级，则需对表进行分桶，分桶字段尽量选择离散度较高的列，以避免造成 Bucket的大小过于悬殊，通常如果为ORC表一个桶数据量为压缩前200M，如果为ORC事务表一个桶数据量为压缩前100M，同时分桶数最好为质数，分桶的数量在建表时确定以后就不可更。如果表数据量较大还可进行分区，单值分区或范围分区。 3.1 .3 临时表的使用 对于复杂的多表关联，建议将中间结果集落入物理临时表中，此操作能简化sql解析，理清顺序

上篇博文分享了视图的好处 mysql视图的作用（详细） 乘热打铁，看到一篇视图创建的博文觉得不错 创建视图 在MySQL中，创建视图的完整语法如下： CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] VIEW view_name [(column_list)] AS select_statement [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION] 其对应的语法变量信息如下： [OR REPLACE] 中括号中的 OR REPLACE关键字是可选的。如果当前数据库中已经存在指定名称的视图时，没有该关键字，将会提示错误信息；如果使用了 OR REPLACE关键字，则当前正在创建的视图会覆盖掉原来同名的视图。 [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] ALGORITHM子句是可选的，它表示使用何种算法来处理视图。此外，它并不属于标准SQL的一部分，而是MySQL对标准SQL进行的功能扩展。 ALGORITHM可以设置三个值： MERGE、 TEMPTABLE或 UNDEFINED。如果没有 ALGORITHM子句，则默认值为 UNDEFINED(未定义的)。 对于 MERGE，会将引用视图的语句的文本与视图定义合并起来

合并 k 个排序链表，返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。 输入：1->4->5, 1->3->4, 2->6 输出：1->1->2->3->4->4->5->6 python3： class Solution: def mergeKLists(self, lists: List[ListNode]) -> ListNode: if not lists:return n = len(lists) return self.merge(lists, 0, n - 1) def merge(self, lists, left, right): if left == right: return lists[left] mid = left + (right - left) // 2 l1 = self.merge(lists, left, mid) l2 = self.merge(lists, mid + 1, right) return self.mergeTwoLists(l1, l2) def mergeTwoLists(self, l1, l2): if not l1:return l2 if not l2:return l1 if l1.val < l2.val: l1.next = self.mergeTwoLists(l1.next, l2) return l1