svn 常用命令

首次提交

此处窗口的目录和你项目的外围目录在同一级

1.首先在主干上新建目录

svn mkdir https://127.0.0.1/svn/trunk/new_project

2. checkout 把目录检下来
此操作会在你的项目目录中生成 .svn 文件

svn co https://127.0.0.1/svn/trunk/new_project

3. 加入版本库
. 代表该文件下所有, 单个的话指明文件名即可

svn add .

4. 提交

svn commit -m “我是提交的注释”

分支

    svn mkdir https://127.0.0.1/svn/branch/new_project/0.5
    svn sw https://127.0.0.1/svn/branch/new_project/0.5

svn 合并分支

分支上合并主干代码
3192:是指创建分支时主干版本号
3225:是指当前需要合并的主干版本号-

    svn merge -r 3192:3225 https://192.168.1.168/svn/Yf_Server/trunk/new_project

在分支查看处理的分支是否存在没有提交的代码

    svn status

切回到主分支

    svn sw https://127.0.0.1/svn/trunk/new_project

合并分支代码,若存在问题时,需要合并,请按提示执行

    svn merge https://127.0.0.1/svn/branch/new_project/0.5

查看当前Branch中已经有那些改动已经被合并到Trunk中

    svn mergeinfo https://127.0.0.1/svn/branch/new_project/0.5

查看Branch中那些改动还未合并。

    svn mergeinfo https://127.0.0.1/svn/branch/new_project/0.5 show-revs eligible

检查是否真的合并成功,若出现问题可还原继续重复操作
提交合并的内容

    svn ci -m “合并”

svn 将未提交的代码切换到分支

svn cp . “^branch/new_project/0.6”

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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