svn版本管理教程

最新推荐文章于 2025-03-22 14:01:47 发布
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#SVN

该博客对网上关于SVN的内容进行了搜集与整理，为相关信息技术领域人员提供了整合后的资料，有助于了解SVN相关知识。

网上搜集, 整理一下

Svn版本管理教程
10-26
### SVN版本管理教程知识点概述 #### 一、版本管理的重要性及SVN的作用 - **版本管理**：在软件开发过程中，随着项目的进展，代码库会出现多个版本，这要求开发团队能够有效地管理和追踪这些版本的变化。良好的...
SVN代码版本管理
LYQ2332826438的博客
08-15 3913
SVN代码版本管理 一、SVN简介 1.什么是SVN SVN：Subversion 子级版本（子级源代码版本控制管理软件） 是代码版本管理软件，管理着随时间改变的数据。这些数据放置在一个中央资料档案库（repository）中。 这个档案库很像一个普通的文件服务器, 不过它会记住每一次文件的变动。这样你就可以把档案恢复到旧的版本, 或是浏览文件的变动历史。许多人会把版本控制系統想像成某种 ...
版本管理工具-SVN使用教程
2202_75815575的博客
11-20 4455
代码版本管理工具SVN使用教程
SVN 版本管理工具
m0_57707788的博客
06-03 3327
右键 - show log（日志）, 选中一条，然后右键 Revert to this Revision（复原到此版本）就可以回退代码，想覆盖远程仓库的代码再提交即可。不需要拉取资源库中的资源，等同于直接提交的方式，是将当前操作文件夹之下的文件导入到资源库项目的根目录，如果有同名文件夹或文件会导致失败，增加文件后，在项目文件夹内（不需要一定在项目根目录），右键提交，选择要提交的文件，确定后，服务端刷新就能看到。：追溯（需要选中文件），可以用来查看某行代码修改的日志信息，查出修改人和其他信息。
SVN代码管理教程
m0_56441728的博客
07-15 322
二、在本地文件夹右键拉取。输入刚注册的账号密码。
SVN代码版本管理软件---使用教程及经验技巧分享（纯干货~！）
zhlhappy的博客
03-22 1132
所有代码历史存储在中央服务器，用户通过客户端与服务器交互。：中央代码库，存储所有版本数据。：本地从仓库检出的代码副本。：将本地修改上传到仓库。：将仓库最新代码同步到本地。
SVN版本控制器入门教程
m0_64784442的博客
03-13 862
svn简介以及基本用法
svn版本管理工具使用教程
a5252145的博客
12-13 5846
SVN使用教程 目录 1.如何下载svn工具 2.如何安装服务端 3.使用服务端创建版本仓库 4.安装TortoiseSVN 5.使用TortoiseSVN工具 6.TortoiseSVN其他操作 1.如何下载svn工具 工具要使用两个： 服务端：Subversion 客户端：TortoiseSVN Subversion 官网：http://subversion.apache.org/down...
61.SVN版本控制系统
khmff的博客
12-24 1470
所谓的 Tag 或是 Release 就是一个特别的版本，因为这个版本可能有特别的意义。其它的会被当做冲突。那么此时，我们就可以为小组2建立一个分支，分支其实就是 trunk 版（主干线）的一个copy版，不过分支也是具有版本控制功能的，而且是和主干线相互独立的，当然，到最后我们可以通过（合并）功能，将分支合并到 trunk 上来，从而最后合并为一个项目。您将会看到 MyWork 目录下面多了一个名为 .svn 的目录(这个目录是隐藏的，如果您的档案管理员没有设定可以看到隐藏目录，您将无法看到它)。
SVN使用详细教程
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qq_45228323的博客
05-21 7万+
SVN介绍 简介 SVN全称Subversion，是一个开放源代码的版本控制系统，Subversion 在 2000 年由 CollabNet Inc 开发，现在发展成为 Apache 软件基金会的一个项目，同样是一个丰富的开发者和用户社区的一部分。 SVN是一个开放源代码的版本控制系统，管理着随时间改变的数据。这些数据放置在一个中央资料档案库(repository) 中。 这个档案库很像一个普通的文件服务器, 不过它会记住每一次文件的变动。 这样你就可以把档案恢复到旧的版本, 或是浏览文件的变动历史。说得
SVN版本管理工具使用教程
01-28
SVN 版本管理工具使用教程 SVN（Subversion）是一种开源的版本管理工具，能够帮助开发者有效地管理项目代码，以确保代码的一致性和可追溯性。在本教程中，我们将详细介绍 SVN 的使用方法和基本操作。 一、初始化检...
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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