GIT和SVN之间的五个基本区别

果你在读这篇文章,说明你跟大多数开发者一样对GIT感兴趣,如果你还没有机会来试一试GIT,我想现在你就要了解它了。

GIT不仅仅是个版本控制系统,它也是个内容管理系统(CMS),工作管理系统等。如果你是一个具有使用SVN背景的人,你需要做一定的思想转换,来适应GIT提供的一些概念和特征。所以,这篇文章的主要目的就是通过介绍GIT能做什么、它和SVN在深层次上究竟有什么不同来帮助你认识它。

那好,这就开始吧…

1.GIT是分布式的,SVN不是:

这是GIT和其它非分布式的版本控制系统,例如SVN,CVS等,最核心的区别。如果你能理解这个概念,那么你就已经上手一半了。需要做一点声明,GIT并不是目前第一个或唯一的分布式版本控制系统。还有一些系统,例如BitkeeperMercurial等,也是运行在分布式模式上的。但GIT在这方面做的更好,而且有更多强大的功能特征。

GIT跟SVN一样有自己的集中式版本库或服务器。但,GIT更倾向于被使用于分布式模式,也就是每个开发人员从中心版本库/服务器上chect out代码后会在自己的机器上克隆一个自己的版本库。可以这样说,如果你被困在一个不能连接网络的地方时,就像在飞机上,地下室,电梯里等,你仍然能够提 交文件,查看历史版本记录,创建项目分支,等。对一些人来说,这好像没多大用处,但当你突然遇到没有网络的环境时,这个将解决你的大麻烦。

同样,这种分布式的操作模式对于开源软件社区的开发来说也是个巨大的恩赐,你不必再像以前那样做出补丁包,通过email方式发送出去,你只需要创建一个分支,向项目团队发送一个推请求。这能让你的代码保持最新,而且不会在传输过程中丢失。GitHub.com就是一个这样的优秀案例。

有些谣言传出来说subversion将来的版本也会基于分布式模式。但至少目前还看不出来。

2.GIT把内容按元数据方式存储,而SVN是按文件:

所有的资源控制系统都是把文件的元信息隐藏在一个类似.svn,.cvs等的文件夹里。如果你把.git目录的 体积大小跟.svn比较,你会发现它们差距很大。因为,.git目录是处于你的机器上的一个克隆版的版本库,它拥有中心版本库上所有的东西,例如标签,分 支,版本记录等。

3.GIT分支和SVN的分支不同:

分支在SVN中一点不特别,就是版本库中的另外的一个目录。如果你想知道是否合并了一个分支,你需要手工运行像这样的命令svn propget svn:mergeinfo,来确认代码是否被合并。感谢Ben同学指出这个特征。所以,经常会发生有些分支被遗漏的情况。

然而,处理GIT的分支却是相当的简单和有趣。你可以从同一个工作目录下快速的在几个分支间切换。你很容易发现未被合并的分支,你能简单而快捷的合并这些文件。

Git logo

4.GIT没有一个全局的版本号,而SVN有:

目前为止这是跟SVN相比GIT缺少的最大的一个特征。你也知道,SVN的版本号实际是任何一个相应时间的源代 码快照。我认为它是从CVS进化到SVN的最大的一个突破。因为GIT和SVN从概念上就不同,我不知道GIT里是什么特征与之对应。如果你有任何的线 索,请在评论里奉献出来与大家共享。

更新:有些读者指出,我们可以使用GIT的SHA-1来唯一的标识一个代码快照。这个并不能完全的代替SVN里容易阅读的数字版本号。但,用途应该是相同的。

5.GIT的内容完整性要优于SVN:

GIT的内容存储使用的是SHA-1哈希算法。这能确保代码内容的完整性,确保在遇到磁盘故障和网络问题时降低对版本库的破坏。这里有一个很好的关于GIT内容完整性的讨论 –http://stackoverflow.com/questions/964331/git-file-integrity

GIT和SVN之间只有这五处不同吗?当然不是。我想这5个只是“最基本的”“最吸引人”的,我只想到这5点。如果你发现有比这5点更有趣的,请共享出来,欢迎。

英文原文:5 Fundamental differences between GIT & SVN,编译:外刊IT评论

【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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