svn 腾讯云 CentOs部署

博主提及一两年前的部署方式,不确定当下是否可行,但认为一些基本配置应不变。围绕信息技术领域的部署配置展开讨论。

这个是我一两年前 部署的方式了,不知道现在还行不行,但是一些基本配置我想是不变的。

svn 腾讯云 CentOs部署

1、 yum install -y subversion

  2、mkdir -p /data/svn/myproject

 3、 svnadmin create /data/svn/myproject



authz:配置模板

[groups]            
#用户组
admin = admin,root,test  
#用户组所对应的用户
[/]                 
#库目录权限
@admin = rw         
#用户组权限
*=r               
#非用户组权限

passwd:配置模板
[users]
# harry = harryssecret
# sally = sallyssecret
admin = 123456
root = 123456
test = 123456

svnserve.conf:配置模板
[general]
# force-username-case = none
# 匿名访问的权限 可以是read、write,none,默认为read
anon-access = none
#使授权用户有写权限
auth-access = write
#密码数据库的路径
password-db = passwd
#访问控制文件
authz-db = authz
#认证命名空间,SVN会在认证提示里显示,并且作为凭证缓存的关键字
realm = /data/svn/myproject

[sasl]

启动:
svnserve -d -r /data/svn

创建仓库:
mkdir -p /data/workspace/myproject

定仓库目录:
svn co svn://127.0.0.1/myproject /data/workspace/myproject --username root --password 123456 --force --no-auth-cache

目录更新方式:
cd /data/workspace/myproject 
svn update

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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