Centos下安装svn服务器

本文介绍如何在CentOS 6.3上安装SVN服务器,并进行基本配置,包括安装必要的软件包、创建版本仓库、初始化目录结构及设置用户权限。

最近在整理SVN服务器备份工作,顺便看了下安装与权限管理。简单总结如下:


1、我是在centos6.3版本上安装的,最小安装。

2、必装包:

yum install subversion (SVN服务器)
                    mysql-server (用于codestriker)
                    httpd mod_dav_svn mod_perl (用于支持WEB方式管理SVN服务器)
                    sendmail (用于配置用户提交代码后发邮件提醒)
                    wget gcc-c++ make unzip perl* (必备软件包)
                    ntsysv vim-enhanced (可选)


3、svn安装配置

(1)、新建svn目录

mkdir /home/svn

(2)、新建版本仓库

svnadmin create  /home/svn/project

4、初始化内容

(1)在project目录下创建 自己需要的目录

mkdir doc  server  client 

(2)、初始化目录

svn import project/ file:///home/svn/project -message

5、新建用户信息

要添加SVN用户非常简单,只需在/home/svn/project/conf/passwd文件添加一个形如“username=password"的条目就可以了.为了测试,我添加了如下内容:
                [users]
                # harry = harryssecret
                # sally = sallyssecret
                pm = pm_pw
                server_group = server_pw
                client_group = client_pw
                test_group = test_pw


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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