始终

众所周知，Git 相较 SVN 的一个优势在于它会将版本库的所有历史信息下载到本地，但它的背面则是：如果版本库很大，则 git clone 会消耗很长时间。使用 git svn 桥接 SVN 仓库时，如果 SVN 仓库很大（例如有超过 100,000 次修订），则 git svn fetch 会花费很长时间（可能超过 24 hours）。

如果你觉得，git svn fetch 这么多修订只是一次性的工作，因此勉强能够忍受。那我只能说，能有这种想法，还是「太年轻」。

最近因为工作需要处理一些 SVN 仓库，但我还是偏好 Git。早些年就知道 Git 提供了 git svn 可以桥接 SVN。但今天发现公司开发机上的 Git 没有把 git svn 编译进来，也就是会报错：

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$ git svn
git: 'svn' is not a git command. See 'git --help'.

Did you mean one of these?
        fsck
        mv
        show
        spop
        st

又因为开发机上我没有 root 权限，所以不得已只能自己从源码编译安装 Git。

今天也不知道是想了什么，突然就想要试试看我有效击键时的手速到底有多快。为此，需要记录下来击键的记录。于是找到了 Python 的 keyboard 库。

分类问题是机器学习领域的一大类问题，二分类问题又是其中最为基础的一种。在评价模型性能时，机器学习领域延伸出了很多评价指标。这篇文章简单梳理一下这些指标。

这篇文章要讨论的问题很简单：给定一个集合，要你在常数时间复杂度内，从中以给定的概率分布随机抽取其中的元素。