svn 常用命令

本文介绍在Windows、Linux及Mac环境下如何使用Subversion (SVN) 命令进行版本控制操作,包括代码下载、提交、更新、分支切换、合并、文件增删等功能,并提供了常见命令的使用步骤。
如果是在windows环境下开发,svn常用命令,用起来有点杀鸡焉用牛刀。windows本身有可视化工具tortoise.

如果是在linux、mac环境下开发,由于svn可视化工具在linux、mac支持较差,这时是可以考虑使用命令。

  下面总结下开发中,常用的svn命令 : 

 

1、svn co "代码仓库路径"  : 将代码从svn服务器端下载到本机

2、svn ci -m "注释" : 提交代码

3、svn update : 更新代码

4、svn delete 文件名 : 删除指定文件

5、svn switch "新的分支路劲" :  切换分支,节省使用空间

 ①、进入当前分支代码的根目录下

 ②、执行svn switch "新的分支路劲"

6、svn merge "要合并的分支路劲"

 ①、进入当前分支代码的根目录下

 ②、执行svn merge "新的分支路劲"

7、svn add 文件名 : 添加文件

   svn delete 文件名 : 删除文件

注意, 并不是add 、delete就完事了,还需要执行commit命令来提交

8、svn add 目录 : 添加目录,包括该目录下的所有子目录、文件

     svn delete 目录 :删除目录, 包括该目录下的所有子目录、文件

9、svn info : 查看分支信息, 包括分支路劲、版本等信息

10、比较不同版本的内容

  ①、查看最近一次提交的改动:svn diff -r PREV:COMMITTED /file/path

  ②、查看指定版本间的不同:svn diff -r version1:version2 /file/path

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值