subversion svn 服务安装启动

最新推荐文章于 2023-06-19 17:30:57 发布
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本文介绍如何使用SC命令行工具创建、启动及管理SVN服务。涵盖了创建SVN服务的基本命令，包括创建服务、更改配置、删除服务等，并提供了一个具体的例子。
sc create SVNService binpath= "\"D:\Program Files \Subversion\bin\svnserve.exe\" --service --root E:\SVNroot" displayname= "SVNService" depend= tcpip start= auto

sc start SVNService

常用命令：
查看服务信息：sc query [servicename]
创建服务：sc create [service name] [bin path]
更改服务配置：sc config [service name]
删除服务：sc delete [service name]

iteye_15898
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subversion配置
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基于STM32的人脸识别系统
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本项目是一个基于STM32的人脸识别系统，利用OPENCV库进行图像处理，采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能，能够长时间稳定运行，并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集：系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练：通过提取人脸特征进行训练，提高识别准确性。 数据库管理：管理人脸数据，便于后续的识别和处理。 人脸识别：实现对人脸的检测与识别，适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器，通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括： 光线补偿技术：对图像进行补光处理，提高图像质量。 高斯平滑技术：消除图像噪声，提升图像清晰度。 二值化技术：采用局部阈值进行二值化处理，便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景： 安全监控：在公共场所进行人脸识别，提高安全监控效率。 身份验证：用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互：在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台：STM32微控制器 软件平台：OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建：确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译：按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行：将编译后的程序烧录到STM32开发板，启动系统。 功能测试：通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
图像分割【由局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓】基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割（Matlab代码实现）
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【图像分割】【由局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓】基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一个基于局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓模型，采用变分水平集方法实现图像分割，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型属于基于区域的主动轮廓模型，能够有效处理图像中边界模糊或不连续的情况，通过能量函数的最小化过程推动轮廓演化，从而精确提取目标区域。文中还提及相关图像处理技术的应用背景与优势，展示了该方法在实际图像分割任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、医学图像分析或模式识别等领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于复杂背景下目标边界模糊的图像分割任务，如医学影像、遥感图像等；②帮助理解主动轮廓模型与变分水平集的基本原理及其实现机制；③为相关算法的改进与创新提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解能量函数构建、水平集函数初始化及迭代更新过程，同时可尝试将其应用于不同类型的图像数据以验证效果，并进一步拓展至多相分割或多尺度分析。
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