www github com（如何用github/gitlab做代码review）
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如何用github/gitlab做代码review
由于ReviewBoard非常水，diff稍微大一点就会提交失败。那么如何做review呢？不妨利用github/gitlab自带的在线Diff展示功能做。
操作过程
1 创建临时用于review的分支
git checkout -b expr_type_ctx
2 查看remote分支，确认review会发送到哪里
git remote -v
如果没有指向remote，可以人肉设定：
git remote set-url origin git@www.github.com:raywill/mycode.git
3 将remote最新代码拉取到本地
git pull
4 在remote创建一个分支，并将本地代码提交到这个分支。
git push origin expr_type_ctx
执行成功后，就可以去web上拿diff，让别人做review了。
5 一切搞定，删除这个临时分支
git push origin :expr_type_ctx
参考资料：
git远程分支
Future Works
探索以Merge Request方式进行代码提交
2016.4.7更新
Merge Request其实很简单，它并不是Git的一部分，而是git功能的一种外延。Merge Request被接受后，还是需要手工/自动做一次code merge。
新建一个分支做feature，三步走比较简单：
第一步，建分支，删本地
git checkout -b myfeature;
git push origin myfeature;
git checkout master;
git branch -d myfeature;
第二步，拉分支，做开发
git checkout -b dperf origin/dperf;
git add xxx; git commit -m ’dev xxx’;
git push origin dperf;
代码push到origin服务器后，可以去网页上发起Merge Request
第三步, 合并分支
git checkout master;
git pull;
git checkout dperf;
git fetch origin master;
git rebase master;
python机器学习库怎么使用
1. Scikit-learn（重点推荐）
www .github .com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras（深度学习）
23.gensim
主题模型python实现
Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents
为什么这段代码获得不了github.com网页的源代码
方法1 - 克隆(Clone)源代码到本地
1
到github.com找到自己感兴趣的项目，比如Jquery，复制项目的Clone URL
2
在本地打开Git Bash命令行窗口
3
把复制好的Clone URL粘贴到命令行窗口并回车，执行完Clone命令代码即下载到本地
Git Clone [URL]
END
1
找到自己感兴趣的项目，在项目页面点击“Download Zip“按钮，源代码即可下载到本地
END
项目的源代码可以直接在代码浏览窗口查看，感兴趣的话可以直接复制或者下载
方法2 - 下载源代码Zip包
方法3 - 直接在线浏览代码并复制想要的代码段
github mac 如何使用
1. 需要下载几个软件装上
a. git-1.7.2-intel-leopard.dmg
相关网址是：
github官网上有mcc的开源吗
在致力于开源事业的同时，Github也使用一些非常优秀的开源项目的来打造自己的平台与服务，本文总结了Github所用到各种开源项目，它们分别扮演着不同的角色。
1.Linguist
Linguist直译是语言学家的意思，采用Ruby开发。使用它可以自动分辨项目所使用的开发语言。Github使用该开源项目主要是用来探测代码所用语言，突出显示代码、忽略二进制文件、防止文件生成存在差异以及生成语言分解图等。
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