工作副本如何跟踪仓库

本文详细介绍了Subversion(SVN)中文件可能存在的四种状态:未改变且最新的、本地已修改且最新的、未改变但过时的、本地已修改并过时的。针对每种状态,阐述了如何使用svn commit与svn update命令进行操作。

    对于工作副本中的每一文件,Subversion 在 .svn/ 管理区中保存两条必需的信息:

    这个工作文件的修订版编号(也叫做文件的"工作版本");
    本地副本最后一次更新的时间戳。

    基于这些信息,Subversion 通过和仓库来通讯,可以报告一个工作文件处于下面四种状态中的哪一种:

        (1)未改变的,并且是最新的
            文件没有在工作副本中修改过,而且也没有人向仓库提交过修改。对此文件执行 svn commit 或是 svn update 是无效的。
        (2)在本地修改过,是最新的
            文件在工作副本中修改过,没有其他人提交过目前修订版的修改。这时,可以执行 svn commit 来提交修改。而执行 svn update 是无效的。
       (3)未改变的,但是过时的
            文件在工作副本中没有修改过,但是已经有其他人向仓库提交过修改。文件需要得到更新。执行 svn commit 是无效的。执行 svn update 可以得到文件的最新版本。
        (4)在本地修改过,并且是过时的
            文件在工作副本中修改过,并且有其他工作者向仓库提交了此文件的新版本。执行 svn commit 将会得到一个 "out-of-date"的错误。应该先更新这个文件。执行 svn update 命令,Subversion 将试图将仓库中的修改合并到本地工作副本中。如果 Subversion 无法正确的自动合并修改,将不得不由用户亲自来解决冲突问题。

 

 

转自:http://holen.blog.sohu.com/77981303.html

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
评论
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