linux svn命令大全

本文提供了Subversion (SVN) 的常见命令总结,包括文件检出、提交、更新、状态查看等操作步骤,适用于版本控制系统的新手及日常使用者。
1、将文件checkout到本地目录
svn checkout path(path是服务器上的目录)
例如:svn checkout svn://192.168.1.1/pro/domain
简写:svn co

2、往版本库中添加新的文件
svn add file
例如:svn add test.php(添加test.php)
svn add *.php(添加当前目录下所有的php文件)

3、将改动的文件提交到版本库

svn commit -m “LogMessage“ [-N] [--no-unlock] PATH(如果选择了保持锁,就使用–no-unlock开关)
例如:svn commit -m “add test file for my test“ test.php
简写:svn ci

4、加锁/解锁
svn lock -m “LockMessage“ [--force] PATH
例如:svn lock -m “lock test file“ test.php
svn unlock PATH

5、更新到某个版本
svn update -r m path
例如:
svn update如果后面没有目录,默认将当前目录以及子目录下的所有文件都更新到最新版本。
svn update -r 200 test.php(将版本库中的文件test.php还原到版本200)
svn update test.php(更新,于版本库同步。如果在提交的时候提示过期的话,是因为冲突,需要先update,修改文件,然后清除svn resolved,最后再提交commit)
简写:svn up

6、查看文件或者目录状态
1)svn status path(目录下的文件和子目录的状态,正常状态不显示)
【?:不在svn的控制中;M:内容被修改;C:发生冲突;A:预定加入到版本库;K:被锁定】
2)svn status -v path(显示文件和子目录状态)
第一列保持相同,第二列显示工作版本号,第三和第四列显示最后一次修改的版本号和修改人。
注:svn status、svn diff和 svn revert这三条命令在没有网络的情况下也可以执行的,原因是svn在本地的.svn中保留了本地版本的原始拷贝。
简写:svn st

7、删除文件
svn delete path -m “delete test fle“
例如:svn delete svn://192.168.1.1/pro/domain/test.php -m “delete test file”
或者直接svn delete test.php 然后再svn ci -m ‘delete test file‘,推荐使用这种
简写:svn (del, remove, rm)

8、查看日志
svn log path
例如:svn log test.php 显示这个文件的所有修改记录,及其版本号的变化

9、查看文件详细信息
svn info path
例如:svn info test.php

10、比较差异
svn diff path(将修改的文件与基础版本比较)
例如:svn diff test.php
svn diff -r m:n path(对版本m和版本n比较差异)
例如:svn diff -r 200:201 test.php
简写:svn di

11、将两个版本之间的差异合并到当前文件
svn merge -r m:n path
例如:svn merge -r 200:205 test.php(将版本200与205之间的差异合并到当前文件,但是一般都会产生冲突,需要处理一下)

12、SVN 帮助
svn help
svn help ci

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以上是常用命令,下面写几个不经常用的

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13、版本库下的文件和目录列表
svn list path
显示path目录下的所有属于版本库的文件和目录
简写:svn ls

14、创建纳入版本控制下的新目录
svn mkdir: 创建纳入版本控制下的新目录。
用法: 1、mkdir PATH…
2、mkdir URL…
创建版本控制的目录。
1、每一个以工作副本 PATH 指定的目录,都会创建在本地端,并且加入新增
调度,以待下一次的提交。
2、每个以URL指定的目录,都会透过立即提交于仓库中创建。
在这两个情况下,所有的中间目录都必须事先存在。

15、恢复本地修改
svn revert: 恢复原始未改变的工作副本文件 (恢复大部份的本地修改)。revert:
用法: revert PATH…
注意: 本子命令不会存取网络,并且会解除冲突的状况。但是它不会恢复
被删除的目录

16、代码库URL变更
svn switch (sw): 更新工作副本至不同的URL。
用法: 1、switch URL [PATH]
2、switch –relocate FROM TO [PATH...]

1、更新你的工作副本,映射到一个新的URL,其行为跟“svn update”很像,也会将
服务器上文件与本地文件合并。这是将工作副本对应到同一仓库中某个分支或者标记的
方法。
2、改写工作副本的URL元数据,以反映单纯的URL上的改变。当仓库的根URL变动
(比如方案名或是主机名称变动),但是工作副本仍旧对映到同一仓库的同一目录时使用
这个命令更新工作副本与仓库的对应关系。

17、解决冲突
svn resolved: 移除工作副本的目录或文件的“冲突”状态。
用法: resolved PATH…
注意: 本子命令不会依语法来解决冲突或是移除冲突标记;它只是移除冲突的
相关文件,然后让 PATH 可以再次提交。

18、输出指定文件或URL的内容。
svn cat 目标[@版本]…如果指定了版本,将从指定的版本开始查找。
svn cat -r PREV filename > filename (PREV 是上一版本,也可以写具体版本号,这样输出结果是可以提交的)

引用:http://www.91linux.com/html/article/program/php/20090101/15220.html
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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