Scalar 是一个使用 C# 编写的 .NET Core 应用程序，仅支持在 Windows 和 macOS 平台中运行。Scalar 通过设置所建议的配置值和运行后台维护来最大程度优化 Git 命令的性能。无论开发者使用什么服务来托管代码仓库，Scalar 都能有效地加速 Git 指令。
微软表示，只要使用 Scalar 为体积最大的代码仓库进行注册，就能马上感受到 Git 执行速度大的幅提升。
Scalar 目前使用稀疏检出而非虚拟文件系统，因此在执行 Git 命令时会存在瓶颈，特别是git checkout 的速度不及 VFS for Git，微软正在研究并行版本的git checkout，以提高执行性能。
使用示例
使用以下命令克隆测试仓库并初始化一些稀疏内容，在 macOS Terminal 或 Windows 的 Git Bash 中运行这些命令。
$ scalar clone https://dev.azure.com/gvfs/ci/_git/ForTests
Clone parameters:
Repo URL: https://dev.azure.com/gvfs/ci/_git/ForTests
Branch: Default
Cache Server: Default
Local Cache: C:\.scalarCache
Destination: C:\_git\ForTests
FullClone: False
Authenticating...Succeeded
Querying remote for config...Succeeded
Using cache server: None (https://dev.azure.com/gvfs/ci/_git/ForTests)
Cloning...Succeeded
Fetching commits and trees from origin (no cache server)...Succeeded
Configuring Watchman...Succeeded.
Validating repo...Succeeded
$ cd ForTests/src
$ ls
AuthoringTests.md GvFlt_EULA.md GVFS.sln License.md nuget.config Protocol.md Readme.md Settings.StyleCop
$ git sparse-checkout set GVFS/GVFS.Common GVFS/GVFS.UnitTests GitHooksLoader
$ ls
AuthoringTests.md GitHooksLoader/ GvFlt_EULA.md GVFS/ GVFS.sln License.md nuget.config Protocol.md Readme.md Settings.StyleCop
$ ls GVFS
GVFS.Common/ GVFS.UnitTests/ LibGit2Sharp.NativeBinaries.props ProjectedFSLib.NativeBinaries.props
$ git sparse-checkout set GVFS/GVFS GVFS/GVFS.Common GVFS/GVFS.UnitTests GitHooksLoader
$ ls GVFS
GVFS/ GVFS.Common/ GVFS.UnitTests/ LibGit2Sharp.NativeBinaries.props ProjectedFSLib.NativeBinaries.props-
1.对于整数型literal,可以使用下划线分开，但其实还是同一个值，如： 6987654321 698_765_432_1 代表同一个literal值。 对于八进制和16进制数也是同样使用这种方法。 2.perl对于字符串没有长度的限制 但所用字符需为ASCII码的32—126之间的字符 3.单引号和双引号的区别： 单引号内除了单引号和反斜线外，其他字符都保持原意，即换行符也保持原意。另
-
tf.summary.scalar()用法 作用 主要用来显示标量的信息，一般在画loss，accuary时会用到这个函数。 其格式为： 下面展示一些 内联代码片。 // tf.summary.scalar()用法 tf.summary.scalar(name,tensor,collections=None,family=None) 主要参数 name，生成节点的名字 tensor，包含一个值的
-
scalar可以求数组的长度，但是，在scalar的说明里面并没有这一项。 Forces EXPR to be interpreted in scalar context and returns the value of EXPR. 中文含义：强制表达式EXPR在标量上下文进行解释。 假如，我定义了一个数组@arr=("one","two","three")，该数组在标量环境下返回自身的长度。
-
scalar in perl-1 example: @array = qw( zero one two three four five six seven eight nine ); # output the number of elements and the last index number print "There are ", scalar( @array ), " elem
-
一天，照常py，然后出现了这个问题： IndexError: invalid index to scalar variable. 找了很久的题解，发现找不到，头大 碰了很久的壁，天降一个大佬，找出了我的问题： #有删减 a = np.zeros((n,n)) ... a = x[i][0] x[i][0] = (float(b[i][0]) - sum(i)) / float(a[i][i]) a
-
Tensorflow(r1.4)API--tf.summary.scalar 2017年12月18日 09:55:01 阅读数：601 scalar(name,tensor,collections=None,family=None) 函数参数 name:生成节点的名字，也会作为TensorBoard中的系列的名字。 tensor:包含一个值的实数Tensor。 collection：图的集合键值的
-
☞ ░ 前往老猿Python博客 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython ░ 一、标量的常规含义 在百度百科中标量是这样定义的： 标量（scalar），亦称“无向量”。有些物理量，只具有数值大小，而没有方向，部分有正负之分。物理学中，标量（或作纯量）指在坐标变换下保持不变的物理量。用通俗的说法，标量是只有大小，没有方向的量。 在矩阵处理相关程序开发中，标量常被认为就
-
is_scalar函数 – 检测变量是否是一个标量 语法 bool is_scalar ( mixed var ) is_scalar函数被用于检测变量是否是一个标量 返回 如果给出的变量参数 var 是一个标量，is_scalar() 返回 TRUE，否则返回 FALSE。 标量变量是指包含了 integer、float、string 或 boolean的变量，而 array、object 和
-
tf.summary.scalar：写一个标量摘要。 tf.summary.scalar( name, data, step=None, description=None ) Arguments： name：此摘要的名称。用于TensorBoard的summary标记将是此名称的任何活动名称范围的前缀。 data：实数标量值，可转换为float32张量。 step：此摘要的显式int64可
-
背景：训练模型的时候报错Expected object of scalar type Long but got scalar type Float 解决： 方法一： targets =torch.LongTensor(targets) 方法二： targets = targets.to(self.device,dtype=torch.int64)
-
记录一下，偶然之间发现的问题，小白一个，还不知道原理。 之前绘制图形的时候一直使用的Scalar（）函数设定颜色，所以一直没有发现区别。但是某次想在黑色背景图上绘制白色的实心圆，突然脑抽直接用（，，）确定颜色，发现怎么也确定不了。 设定（255,255,255）出现的不是白色，而是蓝色。 设定（0,0,255）在黑色背景图上没有任何显示。 突然想到代码没用Scalar函数，用Scalar（255,
-
如果在编译时出现了如上error，直接翻译是 在标量初始化多余的元素 ，这个翻译往往会让人感觉不知所措，其实大部分出现这个错误的原因是数组初始化的时候落了对于数组定义的大小 eg. seg[]={0x7b,0x18,0xd3,0xda,0xb8,0xea,0xeb,0x58,0xfb,0xfa}; seg名后的[]往往容易被丢掉，从而出现这个错误。
-
I am trying to implement a custom dataset for my neural network. But got this error when running the forward function. The code is as follows. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functi
-
我出错的原因是： 利用nn.MSELoss()计算时，输入给的是eagerTensor格式，要求是torch里的tensor格式。 首先我利用了keras调用的vgg预训练模型。 vgg的输入是numpy，输出是eagerTensor格式（与pytorch的tensor格式不一致），所以需要将eagerTensor转为numpy再torch.tensor转为pytorch接受的格式。
-
What are scalar subqueries? Scalar subqueries are a great feature of Oracle, and is another example of how Oracle's SQL implementation really does set itself apart from all the rest. Scalar subqueries
-
RuntimeError: isDifferentiableType(variable.scalar_type()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/opt/conda/conda-bld/pytorch_1595629401553/work/torch/csrc/autograd/functions/utils.h":59, please report a bug to
-
（255,0,0） 蓝色 （0,255,0） 绿色 （255,255,0）青色 （255,255,255） 白色 （0,255,255） 黄色
-
github 对于开源项目仓库是完全免费，只对私有(private)项目仓库收费。 bitbucket 支持不限数量的免费私有仓库，同时支持5个协作者；但是超过这个数量就要收钱了。 repo.or.cz
-
主要内容：Docker Hub仓库（Repository）是集中存放镜像的地方。以下介绍一下 Docker Hub。当然不止 docker hub，只是远程的服务商不一样，操作都是一样的。 Docker Hub 目前 Docker 官方维护了一个公共仓库 Docker Hub。 大部分需求都可以通过在 Docker Hub 中直接下载镜像来实现。 注册 在 https://hub.docker.com 免费注册一个 Docke
-
版本库管理？那不是管理员要干的事情么，怎么放在“Git独奏”这一部分了？ 没有错，这是因为对于Git，每个用户都是自己版本库的管理员，所以在“Git独奏”的最后一章，来谈一谈Git版本库管理的问题。如果下面的问题您没有遇到或者不感兴趣，读者大可以放心的跳过这一章。 从网上克隆来的版本库，为什么对象库中找不到对象文件？而且引用目录里也看不到所有的引用文件？ 不小心添加了一个大文件到Git库中，用重置
-
有两种取得 Git 项目仓库的方法。 第一种是在现有项目或目录下导入所有文件到 Git 中； 第二种是从一个服务器克隆一个现有的 Git 仓库。 在现有目录中初始化仓库 如果你打算使用 Git 来对现有的项目进行管理，你只需要进入该项目目录并输入： $ git init 该命令将创建一个名为 .git 的子目录，这个子目录含有你初始化的 Git 仓库中所有的必须文件，这些文件是 Git 仓库的骨
-
本章节我们将为大家介绍如何创建一个 Git 仓库。 你可以使用一个已经存在的目录作为Git仓库。 git init Git 使用 git init 命令来初始化一个 Git 仓库，Git 的很多命令都需要在 Git 的仓库中运行，所以 git init 是使用 Git 的第一个命令。 在执行完成 git init 命令后，Git 仓库会生成一个 .git 目录，该目录包含了资源的所有元数据，其他的
-
Git 并不像 SVN 那样有个中心服务器。 目前我们使用到的 Git 命令都是在本地执行，如果你想通过 Git 分享你的代码或者与其他开发人员合作。 你就需要将数据放到一台其他开发人员能够连接的服务器上。 本例使用了 Github 作为远程仓库，你可以先阅读我们的 Github 简明教程。 添加远程库 要添加一个新的远程仓库，可以指定一个简单的名字，以便将来引用,命令格式如下： git rem
-
在不久的将来，我将开始在我的项目中使用艺术工厂。我一直在阅读本地和远程存储库，我对它们的实际用途有点困惑。总的来说据我所知 本地存储库用于推拉工件。它们与远程存储库没有连接（即位于https://www.npmjs.com/) 远程存储库用于按需提取和缓存工件。它只有一种工作方式，不可能推送工件 如果我说的没错，那么实际上这意味着，如果您不开发npm模块，而只使用它们来构建应用程序，那么您只需要一
-
有两种取得 Git 项目仓库的方法。第一种是在现存的目录下，通过导入所有文件来创建新的 Git 仓库。第二种是从已有的 Git 仓库克隆出一个新的镜像仓库来。 在工作目录中初始化新仓库 要对现有的某个项目开始用 Git 管理，只需到此项目所在的目录，执行： $ git init 初始化后，在当前目录下会出现一个名为 .git 的目录，所有 Git 需要的数据和资源都存放在这个目录中。不过目前，仅仅