TortoiseSVN使用简介(5/9)建立一个Working文件夹

SVN使用教程
本文详细介绍如何使用SVN进行repository的checkout操作,包括设置repository位置、配置working文件夹等步骤,并解释了working文件夹的作用。
<p>首先我们要填入的是repository的位置,对于SVN来说,repository的位置都是URL。由于我们前面已经在E槽建立一个repository,因此,我们现在要在URL of repository这一栏填入file:///E:/svn_repo/。</p>
<p>接着,稍微看一下Checkout directory,这个字段应该要指向您的working文件夹。确认后,按下OK按钮,您应该可以看到如下的信息窗口。 </p>
<p><img alt="" width="554" height="248"></p>
<p>
  所谓的<span lang="EN-US">Working</span>文件夹其实就是您平常用来存放工作文件的地方。通常我们会等到自己的工作做的一个段落的时候再进行备份。所以我们平常都是在<span lang="EN-US">Working</span>文件夹下面工作,等到适当时机在<span lang="EN-US">commit</span>到<span lang="EN-US">repository</span>中。举例来说,我们想在<span lang="EN-US">D</span>槽下面建立一个名为<span lang="EN-US">working</span>的文件夹。首先先把这个文件夹建立出来。</p>

<p><span><img src="http://hi.youkuaiyun.com/attachment/201004/26/0_12722402436773.gif" alt=""></span></p>

<p class="MsoNormal">  此时,这个文件夹应该为空的。
</p>
<p class="MsoNormal">  在资源管理器中按下右键后<span lang="EN-US">(</span>您可以在<span lang="EN-US">working</span>文件夹的<span lang="EN-US">icon</span>上按,也可进入<span lang="EN-US">working</span>文件夹后,在空白的地方按<span lang="EN-US">)</span>,选择<span lang="EN-US">SVN checkout</span>。</p>
<p class="MsoNormal"><img src="http://hi.youkuaiyun.com/attachment/201004/26/0_1272240347ynI4.gif" alt=""></p>
<p class="MsoNormal"></p>
<p class="MsoNormal">  接着您可以看到如下的画面:</p>
<p class="MsoNormal"><img src="http://hi.youkuaiyun.com/attachment/201004/26/0_1272240380AcKW.gif" alt=""></p>
<p class="MsoNormal"></p>
<p>  首先我们要填入的是repository的位置,对于SVN来说,repository的位置都是URL。由于我们前面已经在E槽建立一个repository,因此,我们现在要在URL of repository这一栏填入file:///E:/svn_repo/。</p>
<p>  接着,稍微看一下Checkout directory,这个字段应该要指向您的working文件夹。确认后,按下OK按钮,您应该可以看到如下的信息窗口。</p>
<p><img src="http://hi.youkuaiyun.com/attachment/201004/26/0_1272240460ntGb.gif" alt=""></p>

<p class="MsoNormal">  这样就表示动作完成。按下<span lang="EN-US">OK</span>按钮后,再到您刚刚建立的文件夹下。您将会看到<span lang="EN-US">working</span>文件夹下面多了一个名为<span lang="EN-US">.svn</span>的文件夹<span lang="EN-US">(</span>这个文件夹是隐藏的,如果您的资源管理器没有设定可以看到隐藏文件夹,您将无法看到它<span lang="EN-US">) </span>。<span lang="EN-US"></span></p>

<p><img src="http://hi.youkuaiyun.com/attachment/201004/26/0_1272240464WS8z.gif" alt=""></p>
<p>
</p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">  SVN</span>会在您的工作文件夹下,以及其子文件夹下建立这个<span lang="EN-US">.svn</span>的子文件夹。您不应该进去这个文件夹,尤其不应该改动这个文件夹下面的任何内容。否则很可能会造成<span lang="EN-US">SVN</span>无法正常运作。<span lang="EN-US"></span></p>
<p class="MsoNormal">  由于,原来的<span lang="EN-US">repository</span>是空的,所以我们现在的<span lang="EN-US">working</span>文件夹也是空的。如果您现在<span lang="EN-US">checkout</span>的是一个已经有内容的<span lang="EN-US">repository</span>,您将会看到<span lang="EN-US">working</span>文件夹下面现在多了许多文件夹及文件。 <span lang="EN-US"></span></p>
<p class="MsoNormal">  如果您要在一个已经存在的<span lang="EN-US">SVN Server</span>上面<span lang="EN-US">checkout</span>出上面的文件,您只需要给定正确的<span lang="EN-US">URL</span>以及<span lang="EN-US">working</span>文件夹的名称。就可以取得指定的文件及文件夹了。<span lang="EN-US"></span></p>
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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