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


(Mathcad+Simulink仿真)基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要:本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开,结合Mathcad与Simulink仿真工具,系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法(Extended Describing Function Method, EDF)对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似,建立适用于频域分析的小信号模型,并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程,包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取,最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具,从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案;②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用;③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计;④结合Mathcad进行公式推导与参数计算,利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习,重点关注EDF法的假设条件与适用范围,动手复现建模步骤和频域分析过程,以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度问题展开研究,利用Python代码实现该算法在柔性车间调度中的应用。通过构建数学模型,定义工序约束与资源分配规则,采用蚂蚁优化算法模拟工件在不同机器上的加工顺序,以最小化最大完工时间(makespan)为目标,提升车间调度效率与资源利用率。文中详细阐述了算法的设计思路、关键步骤及代码实现过程,包括信息素更新机制、路径选择策略和调度结果可视化,展示了蚂蚁优化算法在解决复杂组合优化问题上的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和运筹优化背景的高校学生、科研人员及智能制造领域的工程技术人员,尤其适合从事生产调度、智能算法研究的相关从业者; 使用场景及目标:①学习并掌握蚂蚁优化算法的基本原理及其在柔性车间调度中的具体应用;②通过实际代码实现理解智能优化算法的编程逻辑与调试方法;③为解决现实生产环境中复杂的调度问题提供算法参考与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合文中代码逐行理解算法实现细节,配合测试不同规模的算例以观察算法性能变化,同时可尝试将算法扩展至多目标调度或与其他元启发式算法进行对比分析,以深化对智能优化方法的理解与应用能力。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/637afac216e2 fw-mini-crawler fw-mini-crawler是一整套java爬虫框架. 核心模块有爬虫引擎、爬虫任务、爬虫下载器、爬虫解析器、爬虫处理器、爬虫存储器、 爬虫校验器、数据过滤器、数据格式化等。 整个爬虫框架完全模块化设计,对于框架的每一个节点都可以进行自定义扩展,拥有超强的可扩展能力。 核心概念说明 功能特性 支持分布式网络爬虫。 基于java注解的实现方式。 同时支持HttpClient和浏览器方式爬取数据。 支持html、json、xml等爬取数据解析方式。 采用类css selector方式的字段注解选择器。 爬虫任务可存储于本地内存、数据库、redis等。 针对爬取文件可自动存储到本地、S3等。 针对爬取的数据可自动入库。 支持Ajax请求处理。 支持获取接口方式的分页数据。 支持获取页面点击分页按钮方式的分页数据。 支持针对爬取的数据进行数据格式化。 支持针对爬取的数据进行校验,以确定是否继续后面流程。 支持父子url之间的cookies、header、attribute等传递。 支持父子url之间爬取字段值的传递。 主要第三方依赖包 hutool jsoup selenium jexl3 lombok 爬取字段定义解析方式 json数据字段解析 ~~~ @JsonPath("result.records") private List list; ~~~ html数据字段解析 @HtmlText注解 (文本内容) ~~~ @HtmlCssPath(value = "tr>td:eq(0)") @HtmlText private String code;...
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