How to work on the offline subversion repository

本文介绍如何利用Git的git-svn子命令,在没有网络连接的情况下管理Subversion代码库的变更,包括创建本地Git仓库、提交更改及同步回Subversion。

Subversion作为开源社区的使用广泛的版本管理工具获得越来越多人的认可。由于其设计理念的关系,简化branch的很多功能,同时对于Merge的功能支持有限,为了能够支持分布式的开发就需要大家采用频繁少改动量的方式向代码库中提交代码,这样尽量减少代码中的冲突。一旦你的网络环境改变了,例如出差或者是休假,那你就很难在你的代码中进行复杂的操作。

 

这里可以和举一个简单的例子,就是你现在想对你的代码进行refactoring的操作,需要修改一些类名(svn mv classA.java classB.java),但是这时你对classA.java 已经进行了一些修改,这样如果你不能及时将你的修改操作进行提交的话,那你就无法很方便的执行上面的重命名操作。

 

那有没有有一个好的方法能帮我完成一个离线的Subversion代码修改呢?<p>我上个礼拜在出差的过程中就遇到这样的问题,由于当时的环境不允许我连入公司内部网络提交代码,我需要构建一个离线的本地开发环境来记录我对代码的修改,同时在回到公司之后将这些代码修改提交到公司内部的Subversion repository。

 

通过Google 我找到了一个叫做Git的版本管理工具,这个软件提供了一个git-svn 子命令,这样你就可以轻松实现一个基于你的Subversion代码库基础上新独立的Git代码库,当然这样你自己在本地的修改可以被Git管理起来,通过 git-svn 完成Subversion代码库 到 本地代码库的同步,以及本地代码库到Subversion代码库的同步工作。

具体步骤如下

1. 使用 git-svn clone <your svn url> projectname

2. 这时你可以放心出差或者是度假了,如果有必要你可以在 projectname 目录下进行你的工作

3. 使用git commit -a -m "I am commiting the code offline " 提交你的代码

4. 当你的出差或者是度假回来

5. 你可以使用 git-svn rebase 来获取自从你离线之后SVN的所有改变信息,当然如果发生冲突了,那还是需要你手工解决这些冲突。

6. 然后你可以使用 git-svn dcommit将你的工作内容提交Subversion的代码库中,当然没有人知道你在用Git来管理你本地的代码;)

 

是不是有点动心了,我们现在开始准备安装Git。

如果你是Linux用户,大家可以用apt 或者 yum 来获取Git 的安装包。

对于Windows用户,目前我知道的方法就是通过CygWin安装git包。

如果你是Vista用户,你会遇到一些额外的问题,好在这些问题都有相关的解决方法,你可以参考Capi's Coroner 的 Blog

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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