向持续集成迈进了一步:CVSNT+TortoiseCVS

本文介绍了一次从Firefly迁移到CVS的过程,并详细解释了选择CVS的原因及配置过程。文中提及了CVS的安装配置步骤,包括如何设置Repository、使用pserver协议以及用户管理等。
       为了做到持续集成,我们还需要有比较好的配置服务器的支持。项目组用的是Firefly,但是这个东西是不能得到CruiseControll的支持的。并且,我们使用Firefly去管理JAVA生成的Classes,这本身就是一个问题。
       在目前的情况下,老大要保持稳定,不能去动这些东西。但是,作为良好的实践来讲,持续集成肯定是必要的。正如同Programtic 程序员修炼之道所讲的一样,单元测试、版本控制以及持续集成,完全是任何项目所必须具备的能力。
       那么,什么样的源代码管理工具是可以得到CruiseControll的支持的呢,至少不是Firefly。我转身投入到CVS的怀抱中。主要原因有两个:
       1. CVS历史悠久,有很多的使用用户。虽然已经升级了,但是,足以支持我们的应用。
       2. CruiseControll支持它。
       3. CVS的概念非常正宗。这里头的很多概念在Firefly中都体现出来了。除了日常的控制操作之外,还有很多关于版本控制的内容。
       4. 更重要的是,我在学习版本控制之道,哈哈

       CVS是C/S结构的应用,在服务器端,我采用的CVSNT2.5.03.2382,在客户端采用的是TortoiseCVS1.8.30。都是比较新的版本。

       CVS的使用比较简单,安装完成之后,直接设置一下Repository的地址,注意name 和 path,不要搞错了,否则到后来用TortoiseCVS去new module的时候会有问题。

       使用的协议是pserver,这个CVSNT自己就支持,不需要去下载专门的pserver管理软件。那,如果你需要使用ssh协议的话,那么还需要去专门去下载ssh的管理软件。这个在JAVAEYE上的其它文章中有写到,可以search一下。

       我首先用的是混合协议,通过WINDOWS的用户来作为CVS的登陆用户。登陆到系统之后,
可以进行用户管理。在用户管理中以下是cvs的一些命令参数
Usage: cvs passwd [-a] [-x] [-X] [-r real_user] [-R] [-D domain] [username]
         -a      Add user
         -x      Disable user
         -X      Delete user
         -r      Alias username to real system user
         -R      Remove alias to real system user
         -D      Use domain password
     
       cvs -d :pserver:wanzhigang@127.0.0.1:/repostory login 输入密码登陆即可。
       cvs -d :pserver:wanzhigang@127.0.0.1:/repostory passwd  -a user 然后输入密码

       之后就可以利用user来登陆了
       cvs -d :pserver:user@127.0.0.1:/repostory login  输入密码即可

       在网上还看到另外一种做法:就是编辑
# Set this to 'no' if pserver shouldn't check system users/passwords
#SystemAuth=yes  将这个设置为no就可以。
      
        然后在修改passwd文件(这个文件安装是并没有建立,请自己建立一个passwd文件),添加
        cvsroot:
        user:
        ……:
      
       之后也可以直接使用user来登陆就可以了。当然,CVS还是会提示你输入密码的:)
      
      
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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