linux云服务器部署svn,linux安装svn

本文详细介绍如何在Linux环境下安装并配置SVN服务端,包括使用yum安装Subversion,创建项目目录,配置访问权限,开启端口以及通过Eclipse进行连接。

linux安装svn服务端
使用

yum install subversion

安装svn服务端后,进入在linux根目录的home文件夹下创建一个svn文件夹用户放入svn的项目

mkdir /home/svn

创建project目录用户创建svn目录

mkdir /home/svn/project

在project中创建svn

svnadmin create /home/svn/project

进入project目录下会发现:conf db format hooks locks README.txt这些文件及文件夹
首先conf文件夹是配置访问的用户名及密码的首先进行配置
进入到conf文件夹下
会发现authz passwd svnserve.conf这三个文件
首先配置passwd这文件时配置svn访问的账号及密码的格式:账号名=密码
[users]
root=root
保存并关闭

打开authz文件时配置用户组及组的访问权限
分为三个地方需要设置一个为[groups]这个标签下设置用户组有哪些用户
如:admin_group=root 这是admin_group下有一个root用户

第二个标签[/]
@admin_group=rw biaoshi 可读可写

保存并关闭

打开svnserve.conf文件
在[general]标签下加上
anon-access = read
auth-access = write
password-db = passwd
authz-db = authz

保存并关闭
svn使用的端口为3690需要打开端口并保存
/sbin/iptables -I INPUT -p tcp –dport 3690 -j ACCEPT 设置防火墙打开端口允许远程连接3690端口,只是加载到了内存中,需要保持

/etc/rc.d/init.d/iptables save 保存配置文件

使用eclipse连接svn
svn://服务器地址/project

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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