SVN命令行 Linux

SVN命令行 Linux

svn命令在linux下的使用

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1、将文件checkout到本地目录
svn checkout path(path是服务器上的目录)
   例如:svn checkout svn://192.168.1.1/pro/
domain
    简写:svn co
2、往版本库中添加新的文件
  svn add file
   例如:svn  add  test.php(添加test.php)
   svn add *.php(添加当前目录下所有的php文件)
3、将改动的文件提交到版本库
   svn commit -m "LogMessage" [-N] [--no-unlock] PATH (如果选择了保持锁,就使用--no-unlock开关)
   例如:svn commit -m "add test file for my test" test.php
    简写:svn ci
4、加锁/解锁
  svn lock -m "LockMessage" [--force]  PATH
   例如:svn lock -m "lock test file"
 test.php
svn unlock PATH
5、更新到某个版本
  svn update -r m path
   例如:
      svn update如果后面没有目录,默认将当前目录以及子目录下的所有文件都更新到最新版本。
     svn update -r 200
 test.php(将版本库中的文件test.php还原到版本200)
     svn update test.php(更新,于版本库同步。如果在提交的时候提示过期的话,是因为冲突,需要先update,修改文件,然后清除svn resolved,最后再提交commit)
   简写:svn up
6、查看文件或者目录状态
  1 svn status path(目录下的文件和子目录的状态,正常状态不显示)
   【?:不在svn的控制中;M:内容被修改;C:发生冲突;A:预定加入到版本库;K:被锁定】
  2
svn status -v path(显示文件和子目录状态)
   第一列保持相同,第二列显示工作版本号,第三和第四列显示最后一次修改的版本号和修改人。
   注:svn status、svn diff和 svn revert这三条命令在没有网络的情况下也可以执行的,原因是svn在本地的.svn中保留了本地版本的原始拷贝。
简写:svn st
7、删除文件
  svn delete path -m "delete test fle"
   例如:svn delete svn:// 192.168.1.1/pro/domain/test.php -m "delete test file "
    或者直接svn delete test.php 然后再svn ci -m 'delete test file‘,推荐使用这种
简写:svn (del, remove, rm)
8、查看日志
  svn log path
   例如: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
9、查看文件详细信息
  svn info path
   例如:svn info test.php
10、比较差异
  svn diff path(将修改的文件与基础版本比较)
   例如:svn diff test.php
svn diff -r m:n path(对版本m和版本n比较差异)
   例如:svn diff -r 200:201 test.php
   简写:svn di
11、将两个版本之间的差异合并到当前文件
  svn merge -r m:n path
   例如:svn merge -r 200:205 test.php(将版本200与205之间的差异合并到当前文件,但是一般都会产生冲突,需要处理一下)
12、SVN 帮助
   svn help
svn help ci
------------------------------------------------------------------------------
以上是常用命令,下面写几个不经常用的
------------------------------------------------------------------------------
13、版本库下的文件和目录列表
  svn list path
   显示path目录下的所有属于版本库的文件和目录
简写:svn ls
 
14、创建纳入版本控制下的新目录
 
svn mkdir: 创建纳入版本控制下的新目录。
用法: 1、mkdir PATH...
         2、mkdir URL...
创建版本控制的目录。
1、每一个以工作副本 PATH 指定的目录,都会创建在本地端,并且加入新增
     调度,以待下一次的提交。
2、每个以URL指定的目录,都会透过立即提交于仓库中创建。
在这两个情况下,所有的中间目录都必须事先存在。
 
 
15、恢复本地修改
 
svn revert: 恢复原始未改变的工作副本文件 (恢复大部份的本地修改)。revert:
用法: revert PATH...
注意: 本子命令不会存取网络,并且会解除冲突的状况。但是它不会恢复
        被删除的目录
 
 
16、代码库URL变更
 
svn switch (sw): 更新工作副本至不同的URL。
用法: 1、switch URL [PATH]
        2、switch --relocate FROM TO [PATH...]
1、更新你的工作副本,映射到一个新的URL,其行为跟“svn update”很像,也会将
     服务器上文件与本地文件合并。这是将工作副本对应到同一仓库中某个分支或者标记的
     方法。
2、改写工作副本的URL元数据,以反映单纯的URL上的改变。当仓库的根URL变动 
    (比如方案名或是主机名称变动),但是工作副本仍旧对映到同一仓库的同一目录时使用
    这个命令更新工作副本与仓库的对应关系。
 
 
17、解决冲突
 
svn resolved: 移除工作副本的目录或文件的“冲突”状态。
用法: resolved PATH...
注意: 本子命令不会依语法来解决冲突或是移除冲突标记;它只是移除冲突的
        相关文件,然后让 PATH 可以再次提交。
 
 
18、输出指定文件或URL的内容。
 
svn  cat 目标[@版本]...如果指定了版本,将从指定的版本开始查找。
svn cat -r PREV filename > filename (PREV 是上一版本,也可以写具体版本号,这样输出结果是可以提交的)
 
 
 
1、将文件checkout到本地目录 svn checkout path(path是服务器上的目录) 例如:svn checkout svn://192.168.1.1/pro/domain 简写:svn co 2、往版本库中添加新的文件 svn add file 例如:svn add test.php(添加test.php) svn add *.php(添加当前目录下所有的php文件
 
1、将文件checkout到本地目录 
svn checkout path(path是服务器上的目录) 
例如:svn checkout svn://192.168.1.1/pro/domain 
简写:svn co 
2、往版本库中添加新的文件 
svn add file 
例如:svn add test.php(添加test.php) 
svn add *.php(添加当前目录下所有的php文件) 
3、将改动的文件提交到版本库 
svn commit -m “LogMessage“ [-N] [--no-unlock] PATH(如果选择了保持锁,就使用–no-unlock开关) 
例如:svn commit -m “add test file for my test“ test.php 
简写:svn ci 
4、加锁/解锁 
svn lock -m “LockMessage“ [--force] PATH 
例如:svn lock -m “lock test file“ test.php 
svn unlock PATH 
5、更新到某个版本 
svn update -r m path 
例如: 
svn update如果后面没有目录,默认将当前目录以及子目录下的所有文件都更新到最新版本。 
svn update -r 200 test.php(将版本库中的文件test.php还原到版本200) 
svn update test.php(更新,于版本库同步。如果在提交的时候提示过期的话,是因为冲突,需要先update,修改文件,然后清除svn resolved,最后再提交commit) 
简写:svn up 
6、查看文件或者目录状态 
1)svn status path(目录下的文件和子目录的状态,正常状态不显示) 
【?:不在svn的控制中;M:内容被修改;C:发生冲突;A:预定加入到版本库;K:被锁定】 
2)svn status -v path(显示文件和子目录状态) 
第一列保持相同,第二列显示工作版本号,第三和第四列显示最后一次修改的版本号和修改人。 
注:svn status、svn diff和 svn revert这三条命令在没有网络的情况下也可以执行的,原因是svn在本地的.svn中保留了本地版本的原始拷贝。 
简写:svn st 
7、删除文件 
svn delete path -m “delete test fle“ 
例如:svn delete svn://192.168.1.1/pro/domain/test.php -m “delete test file” 
或者直接svn delete test.php 然后再svn ci -m ‘delete test file‘,推荐使用这种 
简写:svn (del, remove, rm) 
8、查看日志 
svn log path 
例如: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 
9、查看文件详细信息 
svn info path 
例如:svn info test.php 
10、比较差异 
svn diff path(将修改的文件与基础版本比较) 
例如:svn diff test.php 
svn diff -r m:n path(对版本m和版本n比较差异) 
例如:svn diff -r 200:201 test.php 
简写:svn di 
11、将两个版本之间的差异合并到当前文件 
svn merge -r m:n path 
例如:svn merge -r 200:205 test.php(将版本200与205之间的差异合并到当前文件,但是一般都会产生冲突,需要处理一下) 
12、SVN 帮助 
svn help 
svn help ci 
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以上是常用命令,下面写几个不经常用的 
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13、版本库下的文件和目录列表 
svn list path 
显示path目录下的所有属于版本库的文件和目录 
简写:svn ls 
14、创建纳入版本控制下的新目录 
svn mkdir: 创建纳入版本控制下的新目录。 
用法: 1、mkdir PATH… 
2、mkdir URL… 
创建版本控制的目录。 
1、每一个以工作副本 PATH 指定的目录,都会创建在本地端,并且加入新增 
调度,以待下一次的提交。 
2、每个以URL指定的目录,都会透过立即提交于仓库中创建。 
在这两个情况下,所有的中间目录都必须事先存在。 
15、恢复本地修改 
svn revert: 恢复原始未改变的工作副本文件 (恢复大部份的本地修改)。revert: 
用法: revert PATH… 
注意: 本子命令不会存取网络,并且会解除冲突的状况。但是它不会恢复 
被删除的目录 
16、代码库URL变更 
svn switch (sw): 更新工作副本至不同的URL。 
用法: 1、switch URL [PATH] 
2、switch –relocate FROM TO [PATH...] 
1、更新你的工作副本,映射到一个新的URL,其行为跟“svn update”很像,也会将 
服务器上文件与本地文件合并。这是将工作副本对应到同一仓库中某个分支或者标记的 
方法。 
2、改写工作副本的URL元数据,以反映单纯的URL上的改变。当仓库的根URL变动 
(比如方案名或是主机名称变动),但是工作副本仍旧对映到同一仓库的同一目录时使用 
这个命令更新工作副本与仓库的对应关系。 
17、解决冲突 
svn resolved: 移除工作副本的目录或文件的“冲突”状态。 
用法: resolved PATH… 
注意: 本子命令不会依语法来解决冲突或是移除冲突标记;它只是移除冲突的 
相关文件,然后让 PATH 可以再次提交。 
18、输出指定文件或URL的内容。 
svn cat 目标[@版本]…如果指定了版本,将从指定的版本开始查找。 
svn cat -r PREV filename > filename (PREV 是上一版本,也可以写具体版本号,这样输出结果是可以提交的)
posted @ 2015-12-08 15:44 心灵捕手 阅读( ...) 评论( ...)   编辑 收藏
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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