【转】SVN 与 GIT 详细对比

本文对比了SVN和Git两种版本控制系统的特点。Git为分布式版本控制系统,适合代码管理及多分支并行开发;SVN为集中式版本控制系统,更适合文档管理和企业内部项目。Git在灵活性、效率和安全性上表现更佳。

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【转】SVN 与 GIT 详细对比

git和svn的详细对比

 

        近期就【版本管理工具是否进行切换SVN->Git】的问题进行了讨论,于是对svn和Git进行了相关研究,进而梳理出Git的特点(优、缺点),最后将Git与SVN进行了对比,对比结果详见下方内容。(有歧义的地方请评论指出!!!,THANKS)

            版本工具

差异

svn

git

系统

1.集中式版本控制系统(更适用于项目文档管理)

2.更多用于企业内部项目并行开发

1.分布式系统(仅适用于代码管理)

2.更多用于通过开源项目开发

灵活性

1.搭载svn的服务器出现故障,无法与之交互
2.所有的svn操作都需要中央仓库交互(例:拉分支,看日志等)

1.可以单机操作,git服务器故障也可以在本地git仓库工作
2.除了push和pull(或fetch)操作,其他都可以在本地操作
3.根据自己开发任务任意在本地创建分支
4.日志都是在本地查看效率较高

安全性

较差,定期备份,并且是整个svn都得备份

较高,每个开发者的本地就是一套完整版本库,记录着版本库的所有信息(gitlab集成了备份功能)

分支方面

1.拉分支更像是copy一个路径
2.可针对任何子目录进行branch
3.拉分支的时间较慢,因为拉分支相当于copy
4.创建完分支后,影响全部成员,每个人都会拥有这个分支

5.多分支并行开发较重(工作较多而且繁琐)

1.只能针对整个仓库进行branch,一旦删除无法恢复
2.拉分支时间较快,因为拉分支只是创建文件的指针和HEAD
3.自己本地创建的分支不会影响其他人

4.比较适合多分支并行开发

版本控制

1.保存前后变化的差异数据,作为版本控制
2.版本号进行控制,每次操作都会产生一个高版本号(svn的全局版本号)

1.git只关心文件数据的整体发生变化,更像是把文件做快照,文件没有改变时,分支只想这个文件的指针不会改变,文件发生改变,指针指向新版本
2. 40 位长的哈希值作为版本号,没有先后之分

3.git rebase操作可以更好的保持提交记录的整洁

工作流程

1.每次更改文件之前都得update操作,有的时候修改过程中这个文件有更新,commit不会成功
2.有冲突,会打断提交动作(冲突解决是一个提交速度的竞赛:手快者,先提交,平安无事;手慢者,后提交,可能遇到麻烦的冲突解决。)

1.开始工作前进行fetch操作,完成开发工作后push操作,有冲突解决冲突
2.git的提交过程不会被打断,有冲突会标记冲突文件

3.gitflow流程(经典)

内容管理

svn对中文支持好,操作简单,适用于大众

对程序的源代码管理方便,代码库占用的空间少,易于分支化管理

学习成本

1.适用于普通的开发团队,使用起来更方便,成本较低

1.适用于开发者,水平高,更在乎效率而不是易用性,成本较高

权限管理

svn的权限管理相当严格,可以按组、个人针对某个子目录的权限控制

git没有严格的权限管理控制,只有账号角色划分

管理平台

有吧(注意这个“吧”字)

gitlab(建议使用,集成的功能较多,API开发),gerrit,github等

posted on 2018-03-25 12:22 时空观察者9号 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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