SVN使用

本文介绍了版本控制系统SVN的基本配置步骤,包括搭建服务器、创建仓库及客户端安装等内容,并提供了简单的操作指南。

由于项目需要,现在简单研究了下svn这个版本控制系统,但也只是了解了个皮毛。光看它的官方手册就450页,没那么多时间啊。就将我所了解到的东西写下来吧

首先,需要配置一个svn服务器(也就是官方文档里所说的仓库repository)。这个仓库就是储存项目代码以及相关文档的地方,选择一个空闲空间较大的机器,性能相对比较好的作为该服务器。根据操作系统版本在官方网站http://subversion.tigris.org/上选择合适的服务器版本,服务器的安装可以查看官方网站上的说明进行,比较简单。一般情况下,安装完SVN后,会有一个默认的目录/home/svn,我们就可以在该目录下建立仓库。不要使用mkdir来直接建立,而要使用svn的仓库管理命令

svnadmin create /home/svn/project

接着,需要关闭svn服务,然后重启服务。

killall svnserve;

svnserve -d -r /home/svn/project

需要注意其服务是启动在哪个仓库上的,(你的/home/svn/下有多个仓库),如果用上面的命令进行启动svn服务,那么其可访问路径为svn://localhost/svn/project

需要注意的是仓库目录的选择,还有可以使用该仓库的user的配置。

 

接下来,凡是需要使用该仓库的人员,安装客户端。在这里我们项目主要使用的eclipse的subclipse插件,安装该插件后,可以使用svn功能。首先对于一个项目要共享工程,点击右键在上下文菜单中选择,第一次使用需要输入仓库url还有用户密码。或者打开svn资源库,连接到仓库,然后将上面的整个目录检出,如果服务器上是配置好的项目工程,那么可以直接导出工程。比较方便。注意,可以有专门的项目架构人员先在服务器上设置好项目目录结构等这些东西,然后由项目组其他成员检出项目。可以保持整个项目结构上的一致性。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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