阿里云CentOS安装SVN

本文介绍如何在CentOS7环境下安装配置Subversion(SVN)版本控制系统,并创建版本库。包括安装SVN、创建版本库、设置权限、启动服务及通过钩子实现文件自动更新等关键步骤。

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1、环境
centos7
2、安装svn

yum install subversion 

查看版本

svnserve --version

3、创建版本库
先建目录

mkdir /var/svn

创建版本库

cd /var/svn
svnadmin create /var/svn/svnrepos

cd svnrepos

会看到自动生成的版本库文件:

subversion目录说明:
db目录:就是所有版本控制的数据存放文件。
hooks目录:放置hook脚本文件的目录。
locks目录:用来放置subversion见艰苦锁定数据的目录,用来追踪存取文件库的客户端。
format文件:是一个文本文件,里面只放了一个整数,表示当前文件库配置的版本号。
conf目录:是这个仓库的配置文件(仓库的用户访问账号、权限等)。
进入conf目录(该svn版本库配置文件)cd conf/
authz文件是权限控制文件
passwd是帐号密码文件
svnserve.conf SVN服务配置文件
设置帐号密码

vi passwd

在[users]块中添加用户和密码,格式:帐号=密码,例如:dennis=0454

设置权限

vi authz

在末尾添加如下代码:

[/]
dennis=rw 

(r:读,w:写)

修改svnserve.conf文件

vi svnserve.conf

打开下面的几个注释:

anon-access = read #匿名用户可读
auth-access = write #授权用户可写
password-db = passwd #使用哪个文件作为账号文件
authz-db = authz #使用哪个文件作为权限文件
realm = /var/svn/svnrepos # 认证空间名,版本库所在目录

启动svn版本库

svnserve -d -r /var/svn/svnrepos

停止SVN命令

killall svnserve

用ps -ef | grep svn 查看服务是否开启

重点来了
现在我的nginx运行文件(/usr/local/nginx/html)和svn(/usr/bin/svn)的运行文件不在一起,所以要写一个钩子把他们链接起来。在svn所在的hooks文件夹下新建一个 post-commit 文件,然后将文件里写入:

#!/bin/sh
export LANG=en_US.UTF-8
SVN=/usr/bin/svn
WEB=/usr/local/nginx/html
$SVN update $WEB --username dennis --password 0454

写好后执行:

 chmod 777 /var/svn/svnrepos/hooks/post-commit

关闭svnserve:

killall svnserve

启动svnserve:

svnserve -d -r /var/svn/svnrepos

接下来在nginx坐在的运行文件里(/usr/local/nginx/html)执行

 svn checkout  svn://IP/
 svn update
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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