Linux搭建SVN服务器

本文详细介绍如何在服务器上安装配置Subversion (SVN)版本控制系统,并通过实例演示如何使用Windows客户端TortoiseSVN及Linux命令行进行连接操作。

1 安装SVN

官网下载:http://subversion.apache.org/packages.html

SVN客户端:TortoiseSVN,官网下载:http://tortoisesvn.net/downloads.html

# yum install subversion:

1.新建一个目录用于存储SVN所有文件

 
  1. # mkdir /svn  

2. 新建一个资源仓库

 
  1. # svnadmin create /svn/project   
  2. # ls /svn/project/   
  3. conf db format hooks locks README.txt  

目录用途说明:

hooks目录:放置hook脚本文件的目录

locks目录:用来放置subversion的db锁文件和db_logs锁文件的目录,用来追踪存取文件库的客户端

format文件:是一个文本文件,里面只放了一个整数,表示当前文件库配置的版本号

conf目录:是这个仓库的配置文件(仓库的用户访问账号、权限等)

3. 配置svn服务的配置文件svnserver.conf文件

 
  1. # vi /svn/project/conf/svnserve.conf   
  2. [general]   
  3. anon-access = none   
  4. auth-access = write   
  5. password-db = /svn/project/conf/passwd   
  6. authz-db = /svn/project/conf/authz   
  7. realm = My Test Repository #这是个提示信息  

保存

4. 添加两个访问用户及口令

 
  1. # vi /svn/project/conf/passwd   
  2. [users]   
  3. xiaoran.shen = 123456   
  4. test1 = 123456   
  5. test2 = 123456 

保存

注意:对用户配置文件的修改立即生效,不必重启svn服务。

5. 配置新用户的授权文件

 
  1. # vi /svn/project/conf/authz   
  2. [groups]   
  3. admin = xiaoran.shen,test1   
  4. user = test2   
  5. [/]   
  6. @admin = rw   
  7. @user = r   
  8. * =  

保存

格式说明:

版本库目录格式:

[<版本库>:/项目/目录]

@<用户组名> = <权限>

<用户名> = <权限>

/ 表示对根目录(即/svn/project目录)下的所有子目录范围设置权限;

[/abc] 表示对资料库中abc项目设置权限;

创建一个admin组,组成员包括xiaoran.shen和test1

创建一个user组,成员只有test2;

admin组对目录有读写权限;

单个用户test2有读写权限;

*=表示除了上面设置的权限用户组以外,其他所有用户都设置空权限,空权限表示禁止访问本目录,这很重要一定要加上。

注意:对权限配置文件的修改立即生效,不必重启svn。

6. 启动svn服务

svnserve -d -r /svn/project/

注意:不要使用系统提供的 /etc/init.d/svnserve start 来启动,因为系统默认的启动脚本中没有使用 –r /svn/project参数指定一个资源。这种情况下启动的svn服务,客户端连接会提示“svn: No repository found in 'svn://192.168.11.229/project' ”这样的错误。

默认svn服务器端口是3690。

杀死svn服务:

 
  1. # ps -ef|grep svn   
  2. root 4642 1 0 16:08 ? 00:00:00 svnserve -d -r /svn/project/   
  3. root 4692 3676 0 16:13 pts/2 00:00:00 grep svn   
  4. # kill -9 4642  

若要使用/etc/init.d/svnserve 脚本,可以修改start()函数部分,如下:

 
  1. start() {   
  2. [ -x $exec ] || exit 5   
  3. [ -f $config ] || exit 6   
  4. echo -n $"Starting $prog: "   
  5. daemon --pidfile=${pidfile} $exec $args -r /svn/project   
  6. retval=$?   
  7. echo   
  8. [ $retval -eq 0 ] && touch $lockfile   
  9. return $retval   
  10. }   

完成 

2 使用客户端连接

2.1 使用windows的客户端

打开TortoiseSVN Repository Browser工具

在URL中输入:

svn://192.168.11.229回车,提示输入用户名和口令

2.2 使用Linux下的命令行

 
  1. # svn co svn://192.168.11.229  

3 FAQ

3.1 命令行方式连接,提示svn: No repository found in 'svn://192.168.11.229/project'错误?

解决:启动svn服务的时候没有使用-r /svn/project参数,没有指明资源库的具体路径。使用# svnserve -d -r /svn/project/ 命令来启动就可以了,不要使用/etc/init.d/svnserver脚本。

3.2 执行命令# svn co svn://192.168.11.229/project时提示“svn: Authorization failed”错误?

解决:一般这种授权失败的错误原因都来自conf/authz文件的配置

正确的配置如下:

 
  1. [groups]   
  2. admin = xiaoran.shen,test1   
  3. user = test2   
  4. [/]   
  5. @admin = rw   
  6. @user = rw   
  7. * =  

保存

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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