ubuntu svn使用指南

本文详细介绍如何在服务器上安装配置Subversion (SVN),包括初始化repository、设置权限、运行服务器及客户端操作如代码导入、签出与签入等。
1. 安装

服务器端:

sudo apt-get install subversion
客户端:

sudo apt-get install svn
2.初始化repository

服务器端:

sudo mkdir /repository
sudo svnadmin create /repository
3.修改权限:

在/repository/conf目录下:

在passwd中修改: 用户名=密码
[users]
justin = 123456
在serve.conf中修改:
[general]
anon-access = read
auth-access = write
password-db = passwd
authz-db = authz
在authz中修改:
[groups]
admin = justin

[/]
@admin = rw
4.运行服务器

服务器端,采用单库方式:

sudo svnserve -d -r /repository
5.查看服务器信息:

客户端:

svn info svn://my-server-address
6.导入代码:

客户端:

svn --username justin import myproject svn://my-server-address/trunk/myproject
7.签出/签入代码

客户端签出代码:

svn --username justin chechout svn://my-server-address/trunk/myproject
当前目录下会出现myproject的目录结构, 修改文件,然后签入:

svn --username justin commit .
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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