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我也要
在linux上搭建了svn服务器，建立了一个项目。详细搭建可以参考博文。
在svnserve.conf里把这四个前面的#去掉
anon-access = read
auth-access = write
password-db = passwd
aythz-db = authz
在passwd里设置用户名和密码
在authz里设置了用户组，并且在[/]下设置了* =
使用小乌龟show log，出现离线设置，点cancel，显示错误无法读取。
使用eclipse的subeclipse的show history，弹出框报错，错误显示无法获取。
把svnserve.conf里的anon-access = read改成anon-access = none，或者新增anon-access = none，都可以。
增加完成点保存，subeclipse刷新即可显示show histroy的内容。
小乌龟若无法显示，是因为存在缓存，则需要清除一下。方法：右键-》TortoiseSvn-》setting-》Saved Data，把这里的日志缓存clear一下即可显示。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SVN使用：用TortoiseSVN查看Log 无法显示最新的版本和Log信息问题
SVN使用：用TortoiseSVN查看Log 无法显示最新的版本和Log信息问题 使用svnadmin dump 和load删除版本库中最近提交的十几个无用版本后，再次提交了几个版本，使用TortoiseSVN查看版本库的log信息，发现无法显示最新的版本和Log信息，刚开始怀疑是版本库删除版本出现的问题，重新从备份的老版本库中进行备份，删除，恢复，重新提交版本，使用TortoiseSVN查看，问题依旧。 后来使用命令行svn log -r xxx ，版本信息显示正常。并且在Ub...
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
SVN log no date
<br />这两天为我们 cmo （长门组织）研究 svn 的使用方法，本来一切都好好的，但后来发现在查看日志（show log）的时候，页面老是显示<br /> <br /><br /> <br />后来到网上查看别人的解决方法，有人说把 anon-access 设置成 anon-access = none 又有人说设置为anon-access = read<br /> <br />但不管我怎么试，总是不成功，后来，我找到了适合我的解决方法，如下：<br /> <br />新建svn资源库，并把原来资源库
centos svn 版本日志显示no data
此问题主要出现在svnserve.conf文件中的anon-access访问权限的设置问题上。使用svn客户端show log时，会出现 显示版本号，但显示的数据为：no data, 解决办法： 1.找到你SVN版本库下conf文件夹下的svnserve.conf文件 2.打开svnserve.conf文件，将其中名为anon-access的一项设置为 anon-
解决svn log显示no author，no date的方法之一。
操作系统：linux，svn版本：1.7.14 问题： 在linux执行svn log workingcopy，结果显示如下： ------------------------------------------------------------------------ r81 | (no author) | (no date) | 1 line -------------------
SVN:show log with no date或者日志不显示的解决方法
1、右键，svn--设置---Log caching-- 删除对应的缓存 如果不行，进入2步骤 2、想将你的代码库开放给所有人访问，于是你就开放了匿名访问权限，在 svnserve.conf 文件中添加一行： ``anon-access=read`` 。解决的办法:在 svnserve.conf 中，将 anon-access 设置成 none。
阿里云SVN服务器搭建出现svn log messages no date
摘要：针对SVN服务器上传后日志无日期的问题，通过修改conf文件的anon-access属性为none，解决了svnlogmessagesnodate错误。具体步骤包括：1）本地创建文件夹并上传至阿里云SVN；2）调整配置文件权限后更新，确保日志日期正常显示。参考优快云博客提供的两种解决方案，验证了权限配置对日志功能的影响。
win下svn修改已提交作者名,提交日志内容,日志时间
博主找了网上一推的素材,什么修改pre-revprop-change为pre-revprop-change.bat 然后填写命令,最后还是提示权限不足等一堆乱七八糟的问题,于是自己成功后重新整理 环境:win7 svn服务器:VisualSVN Server svn客户端:TortoiseSVN ,又名小乌龟 1.打开服务端的VisualSVN Server 2.在左侧菜单栏,...
SVN常用命令之log(查看日志)
10、查看日志 svn log 文件名 例子： svn log test.php＜－ 显示这个文件的所有修改记录，及其版本号的变化
CentOS SVN SHOW LOG 只显示版本号和NO DATE的解决方法
此问题主要出现在svnserve.conf文件中的anon-access访问权限的设置问题上。使用SVN客户端SHOW LOG时，所有日志都只有版本号显示和日期列显示 now date，其他都显示空白 解决办法： 1.找到你SVN版本库下conf文件夹下的svnserve.conf文件 2.打开svnserve.conf文件，将其中名为anon-access的一项设置为
log出错 svn客户端show_SVN使用：用TortoiseSVN查看Log 无法显示最新的版本和Log信息问题...
SVN使用：用TortoiseSVN查看Log 无法显示最新的版本和Log信息问题使用svnadmin dump 和load删除版本库中最近提交的十几个无用版本后，再次提交了几个版本，使用TortoiseSVN查看版本库的log信息，发现无法显示最新的版本和Log信息，刚开始怀疑是版本库删除版本出现的问题，重新从备份的老版本库中进行备份，删除，恢复，重新提交版本，使用TortoiseSVN查看，问...
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