搭建版本管理环境-CVS应用

本文介绍如何配置CVS服务器端与客户端,包括下载安装CVS服务器、配置服务器参数、创建用户及权限,以及安装配置CVS客户端TortoiseCVS等步骤。

CVS服务器端和客户端的配置


1、 下载并安装CVS服务器。
网址为:<http://www.cvsnt.com/cvspro/>,下载cvsnt 并安装,我们用的版本号为:cvsnt-2.0.51d
参考:<http://www.devguy.com/fp/cfgmgmt/cvs/cvs_admin_nt.htm>

 

2、 配置CVS服务器。
启动cvsnt控制面板Service control panel:
切换到repositories控制版,点击add按钮,输入你要建立的cvs服务器端文件保存的位置(最好输入绝对路径,例如:D:\workspace)。

 

切换到Advance控制版,勾选Impersonation enable 和 Use local users for pserver authentication instead for domain users和 lock server listens local。


注意:这样就可以用CVS服务器的用户名和密码进行登陆。

 

创建cvs用户:
进入D:\Program Files\cvsnt目录下,输入命令cvs  -d  D:\workspace  passwd  -a  username,按回车键输入当前用户在CVS上的登录密码。


说明:
1.D:\workspace:是repositories控制版上指定的仓库的路径。
2.username:用户名

在服务器上添加用户和权限:
在用户组中添加cvs用户,并设置密码,注意用户名和密码必须和命令cvs  -d  D:\workspace  passwd  -a  username中的设置保持一致。


3.下载安装CVS客户端
推荐使用Tortoise CVS,因为它是最简单最方便的CVS工具。Tortorise下载网址:
http://sourceforge.net/projects/tortoisecvs/

 

客户端配置:



 


:pserver:administrator@127.0.0.1:2401/workspace

 

administrator: CVS用户名
127.0.0.1:2401 cvs服务器地址,这里cvs服务端安装在本机。
module: CVSROOT/extWeb: 项目工程地址

 

5.创建cvs服务端工程
通常是将源代码从客户端上传到CVS服务端,然后再从服务端checkout,来建立客户端与服务端的统一。
服务端和客户端都建立完成后,你就具备了一个对软件系统的基本的版本管理的能力。


6.实践建议(参考)

(1) 把项目做成模块目录(Java包),各人负责自己的模块和目录,这样就不容易造成重复修改。

(2) 做到每日提交,即每天下班之前都要将各自完成的代码提交到CVS上,并且提交的代码要求是完整可运行的代码,关键是要保证其他人更新你的代码之后不会引起错误。

(3) 任何人在修改文件之前,先更新CVS的最新版到本机。

(4) 对于共用型的文件,要做到即时修改,即时提交。

(5) 对于多个项目同时开展的情况,要及时建立合理的分支。

(6) 代码的检入、检出要形成规定,每个人都要严格遵守。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值