redhat as4 svn安装笔记

本文详细记录了从安装libxml2、neon、BerkeleyDB到配置subversion的过程,包括解决安装中遇到的问题及注意事项,为后续使用SVN提供了一套完整的指导方案。
 

SVN装得我头大,终于整好了。安装过程记下来,以后用……

前提:已经安装好apache(否则需安装aprapr-util

1.      安装neno

在安装之前,需要确认libxml2,如果没有安装需要安装

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com safety_test_platform]#rpm -q libxml2

libxml2-2.6.16-6

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com safety_test_platform]#rpm -q libxml2-devel

libxml2-devel-2.6.16-6

 

下载neon-0.25.5.tar.gz安装包http://www.webdav.org/neon/neon-0.25.5.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]# tar zxvfneon-0.25.5.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]# cd neon-0.25.5

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.comneon-0.25.5]# ./configure –prefix=/home/work/svn/deps/neon --with-ssl=openssl

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com neon-0.25.5]#make

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com neon-0.25.5]#makeinstall

2.      安装Berkeley DB

下载db-4.4.20.tar.gz 安装包http://download.oracle.com/berkeley-db/db-4.4.20.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]#tar zxvf db-4.4.20.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]#cd db-4.4[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.comsoft]tar zxvf.20

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com db-4.4.20] #cdbuild_unix/

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.combuild_unix]# ../dist/configure --prefix=/home/work/svn/deps/berkeleydb –enable-cxx

其中-enable-cxx就是编译C++库,这样才能编译Berkeley DB数据库PHP扩展php_db4

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com build_unix]#make

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com build_unix]#makeinstall

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com build_unix]#echo '/home/work/svn/deps/berkeleydb/lib/'>>/etc/ld.so.conf

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com build_unix]#ldconfig

通知系统Berkeley DB的动态链接库在/home/work/svn/deps/berkeleydb /lib目录下

3.      安装subversion

下载svn安装包:http://subversion.tigris.org/downloads/subversion-1.6.17.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]#tar zxvf subversion-1.6.17.tar.gz

下载svn依赖包:http://subversion.tigris.org/downloads/subversion-deps-1.6.17.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]#tar zxvf subversion-deps-1.6.17.tar.gz

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.com soft]#cdsubversion-1.6.17

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.comsubversion-1.6.17]# ./configure --prefix=/home/work/subversion --with-apxs=/home/work/local/httpd/bin/apxs--with-apr=/home/work/local/httpd/bin/apr-1-config--with-apr-util=/home/work/local/httpd/bin/apu-1-config --with-neon=/home/work/svn/deps/neno--with-ssl --with-zlib=/home/work/soft/subversion-1.6.17/zlib --enable-maintainer-mode--without-berkeley-db

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.comsubversion-1.6.17]#make

[root@yx-testing-ssl-05.vm.baidu.comsubversion-1.6.17]#make install

#svnbin加入到PATH

vim /etc/profile

添加此句保存退出:exportPATH=/home/work/subversion/bin:$PATH

source /etc/profile

### SAM模型概述 SAM(Segment Anything Model)是一种由Meta开发的通用分割模型,旨在解决图像中的任意目标分割问题。它通过学习一组可以泛化到新类别和场景的目标表示来实现这一目的[^1]。 #### 工作原理 SAM的核心理念在于其能够生成高质量的掩码(masks),这些掩码用于精确描述输入图像中特定区域的内容。具体来说: - **编码器部分**:SAM利用了一个强大的视觉Transformer作为骨干网络,该网络负责提取高层次特征并理解整个图像语义信息。 - **解码器部分**:基于来自编码器的信息以及用户的提示(prompts),如点击位置或者边界框等简单指示,解码器会生成最终所需的像素级精度的分割结果[^2]。 这种设计使得即使是在未见过的数据集上也能表现出色,因为模型已经学会了如何根据不同类型的提示去适应各种可能的任务需求。 #### 应用场景 由于其灵活性高效性,SAM适用于多个领域内的实际应用案例之中: 1. **医疗影像分析**:通过对医学扫描图片进行精准标注从而辅助医生诊断疾病状态; 2. **自动驾驶技术**:帮助车辆识别道路上行人、障碍物及其他重要元素以便做出安全决策; 3. **增强现实/虚拟现实环境构建**:允许开发者更方便快捷地创建交互式的三维空间体验产品原型。 以下是关于如何加载预训练权重的一个Python代码片段示例: ```python import torch from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' sam_checkpoint = "path/to/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint).to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) image_path = "./example.jpg" input_image = cv2.imread(image_path) input_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) predictor.set_image(input_image) ```
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