Subversion commit log 自動寄信通知

本文介绍如何配置 Subversion (SVN) 的 post-commit 钩子来自动发送提交通知邮件,并解决中文乱码问题。同时介绍了 SVN hooks 的其他用途。
要隨時看 Subversion 的 repository 有被任何人修改, 於是讓它在 commit 時, 自動寄更新通知信出來, 順便將 commit 版本與前一個版本自動做 diff 的動作.

設定 SVN Commit 自動寄信

設定 SVN commit 完成後, 自動寄信的步驟如下: (假設 SVN 路徑: /home/svn/repository/PROJECT_NAME)

  1. cp /home/svn/repository/PROJECT_NAME/hooks/post-commit.tmpl /home/svn/repository/PROJECT_NAME/hooks/post-commit # commit 完後, 會自動執行 post-commit 檔.
  2. chmod +x /home/svn/repository/PROJECT_NAME/hooks/post-commit
  3. vim /home/svn/repository/PROJECT_NAME/hooks/post-commit # 修改下述

    /usr/share/subversion/hook-scripts/commit-email.pl \
     "$REPOS" "$REV" commit-watchers@example.org

  4. 改成

    export LC_CTYPE="zh_TW.UTF-8"
    /usr/share/subversion/hook-scripts/commit-email.pl "$REPOS" "$REV" svn@domain

SVN Commit 中文亂碼問題

Debian lenny 裝的 subversion package 是 1.5.1, 此版的 SVN 預設 hooks 自動寄信功能, 就已經有兩個版本的 diff 囉~

唯一的問題是 Commit 的註解寫中文的話, 收到的信會是亂碼.

解法: 要是 svnlook LC_CTYPE locale 設定問題, 於 commit-email.pl 加上 export LC_CTYPE="zh_TW.UTF-8", 之後收到的信就有中文囉~ :)

關於 hooks 其它的檔案有何用處?

下述轉載自: 寄送 subversion repository 的更新通知(感謝 yungyuc 好文)

  • start-commit: 在 commit 開始之前執行,常用來檢查使用者是否有權執行動作。
  • pre-commit: 在 transaction 完成而未真正 commit 之前執行,常用來檢查 commit 動作的有效性。可以在這個地方對 commit 時的 log 訊息進行要求。
  • post-commit: 在 transaction 完成而 commit 結束,建立了新的 revision 之後執行,常用來寄送 e-mail 通知訊息。
  • pre-revprop-change: subversion 的 revision property 並不會存入 repository,這個 hook 可以在 revision property 變更之前作一些處理,譬如把更新的資訊存到外部的紀錄檔裡面。
  • post-revprop-change: 用途與 pre-revprop-change 類似,但會在 revision property 變更之後執行。
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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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