Subversion安装手记

Subversion搭建与配置
本文详细介绍了如何在Windows环境下搭建Subversion版本控制系统,包括下载安装、创建版本库、配置服务及用户权限等步骤。

STEP 1:下载和安装
首先在Subversion的官方网站去下载windows安装包,最新版是1.3.1,可惜在项目树上只更新到了1.3.0的二进制包。
下载后安装在本地机器上,这里注意的是最好将安装目录指定为纯英文名目录,安装在中文目录下天知道哪天会冒出一个让你想破头也想不出的错误来。
下载TortoiseSVN进行本地安装,我安装的是最新的1.3.2 for svn 1.3.0,这是一个将SVN集成到windows shell中的GUI管理工具,推荐使用。


STEP 2:创建储存库
安装完TortoiseSVN后提示要重启机器,其实启不启都可以正常使用了,首先创建SVN储存库(repository),可以选择命令行方式或者通过TortoiseSVN插件进行GUI操作,命令行运行如下:


svnadmin create E:\svn\repository

e:\svn\repository就是我指定的储存库目录,如果用GUI方式,可以在这个目录下点击右键选择[TotoiseSVN]->[Create Repository href...]进行创建,版本库模式指定为默认的即可。
repository创建完毕后会在目录下生成若干个文件和文件夹,dav目录是提供给Apache与mod_dav_svn使用的目录,让它们存储内部数据;db目录就是所有版本控制的数据文件;hooks目录放置hook脚本文件的目录;locks用来放置Subversion文件库锁定数据的目录,用来追踪存取文件库的客户端;format文件是一个文本文件,里面只放了一个整数,表示当前文件库配置的版本号;


STEP 3:配置
打开/conf/目录,打开svnserve.conf找到一下两句:


# [general]
# password-db = passwd

去之每行开头的#,其中第二行是指定身份验证的文件名,即passwd文件
同样打开passwd文件,将

# [users]
# harry = harryssecret
# sally = sallyssecret

这几行的开头#字符去掉,这是设置用户,一行一个,存储格式为“用户名 = 密码”,如可插入一行:admin = admin888,即为系统添加一个用户名为admin,密码为admin888的用户


STEP 4:运行SVN服务
在命令行执行


svnserve --daemon --root E:\svn\repository
服务启动,--daemon可简写为-d,--root可简写为-r,可以建立一个批处理文件并放在windows启动组中便于开机就运行SVN服务,或者在这个地址http://clanlib.org/~mbn/svnservice/下载那个svnservice.exe文件,拷贝到E:\svn\bin目录下,再从命令行下执行:

svnservice -install --daemon --root "E:\svn\Repository"
sc config svnservice start= auto
net start svnservice

此文件会将SVN变成windows系统的一个服务,并默认为自启动,注意:执行第三句时确保前面以命令行方式运行的SVN服务已经停止,如果没停止可在其窗口中按Ctrl+C中止运行。


STEP 5:创建项目版本树
确定SVN服务(命令行或windows服务)运行后,在你需要导入储存库的目录下单击右键选择[TortoiseSVN]-> [Import...],在弹开的窗口的URL框中输入 "svn://localhost/myproject" 点击 "OK" 执行导入,如果没有报错,数据就全部加入SVN储存库目录树上了。用命令行也可以完成这些操作,这需要你在系统变量中新建一个“SVN_EDITOR”的系统变量,变量值为本地的一个文本编辑器执行文件路径,一般指到windows的记事本上就行了 "c:\windows\notepad.exe" ,然后新开一个CMD窗口,执行

svn mkdir svn://localhost/myproject
随即关闭记事本打开的log文件窗口后按"c"键继续后生成项目树。一般情况,我们在创建文件根路径后应该在创建三个目录:branches、tags、trunk,这三个目录是Subversion需要的三个目录。对于check out、commit、update等操作可以通过svn命令行方式执行,也可以用TortoiseSVN的windows菜单完成,非常简单咯。

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皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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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