25、代码版本控制:Apache Subversion 与 GitHub 实战指南

代码版本控制:Apache Subversion 与 GitHub 实战指南

1. 代码管理的重要性与挑战

在协作项目中,组织和维护代码是一项挑战。许多 IT 专业人员在敦促用户备份数据、应用程序和服务器后,却未能对企业关键代码采取同样的备份措施。同时,跟踪代码的更改也至关重要,一个管理良好的组织应该有回滚代码更改和调查版本间更改的流程。为了保护代码免受数据丢失,并便于协作开发,我们可以采用一些代码管理方法和版本控制系统。

2. 文件服务存储代码的局限性

传统的文件服务,如基于 Windows 的文件服务器或网络附加存储设备提供的文件共享,常被用于存储和共享文档。然而,不推荐使用文件服务来存储代码,因为代码可能仅存储在笔记本电脑的本地硬盘上,存在硬盘故障、丢失或被盗的风险。尽管这些系统通常提供基本的版本控制功能,允许将代码文件恢复到以前的版本,并且能通过提供集中访问点实现基本的协作,但它们缺乏跟踪不同版本代码之间更改的能力。因此,建议使用版本控制系统。

3. Apache Subversion 介绍

Apache Subversion 是一个开源的版本控制系统,支持大多数操作系统,适合在 Windows 环境中安装和使用。它有免费和商业版本,商业版本提供一些高级功能。在本章中,我们将使用基于 Windows 的 VisualSVN Server 和 TortoiseSVN 客户端进行操作。

3.1 VisualSVN Server

VisualSVN Server 由 VisualSVN Limited 提供,可轻松在 Windows 上设置和配置 Subversion 服务器,有免费的标

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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