apache2.2 subversion 暂时笔记

本文详细介绍如何配置Subversion (SVN)版本控制系统,并将其与Apache Web服务器集成。包括下载安装包、设置用户名密码、定义访问权限及配置Apache的相关步骤。
根据网上使用最新软件 整理而成

[color=red]第一步:下载[/color]
下载Apache/2.2.15 svn-win32-1.6.6.zip
[color=red]第二步:配置svn[/color]
在e:\svnproject下执行命令:svnadmin create myproject
执行成功会在myproject下出现conf,db,hooks,locks目录
打开conf/svnserv.con文件# password-db = passwd,把#去掉,表示我们使用密码验证。
接下来我们打开passwd这个文件,主要是设置用户名和密码结构如下:
[color=darkred][users]
bask=123456 [/color]
其中bask是用户名,123456为密码
我们再建一个文件,叫access.auth,这个文件是设置访问权限的,结构如下:
[color=darkred][myproject:/]
bask = rw[/color]
其中bask具有读和写的权限
[color=red]第三步:配置apache[/color]
将subersion/bin下的
mod_authz_svn.so
mod_dav_svn.so
拷贝到apache/modules下
将subersion/bin下的
libdb44.dll
拷贝到apache/bin下
编辑apache/conf/httpd.conf文件
找到mod_dav.so 把前面的#去掉
在LoadModule最后一行加入
LoadModule dav_svn_module modules/mod_dav_svn.so
LoadModule authz_svn_module modules/mod_authz_svn.so

在httpd.conf最后面加入:
<Location /svn/myproject>
DAV svn
SVNPath E:/svnproject/myproject

AuthzSVNAccessFile E:/svnproject/myproject/conf/access.auth
Satisfy Any
Require valid-user

AuthType Basic
AuthName "Subversion repositories"
AuthUserFile E:/svnproject/myproject/conf/users.auth
Require valid-user
</Location>

添加完上面这些,我们会发现access.auth是我们刚才新建的,可是users.auth我们并没有新建啊.
进入apache的安装目录的bin文件夹,输入如下命令:
htpasswd -cb users.auth bask 123456

Automatically using MD5 format.
Adding password for user hadeslee
我们就会发现在bin目录生成了users.auth,我们可以看到,bask用户名已经被添加进去了,密码是用MD5加密过的
[color=darkred]如果想增加用户的话只需要:htpasswd -b users.auth tom 123456 不需要c这个参数了[/color]
把users.auth转移到myproject/conf下就可以了
现在可以访问http://localhost/svn/myproject 看看了
注意:
如果是使用apache service monitor启动会出现失败问题
可以使用apache/bin httpd 就可以了
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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