svn中的branch和tag

本文介绍了SVN中Branch和Tag的区别与应用。Branch用于并行开发,Tag用于记录里程碑版本。文章详细解释了如何使用Branch进行功能实验,以及如何通过Tag记录项目的重要节点。

在SVN中Branch/tag在一个功能选项中,在使用中也往往产生混淆。 在实现上,branch和tag,对于svn都是使用copy实现的,所以他们在默认的权限上和一般的目录没有区别。至于何时用tag,何时用branch,完全由人主观的根据规范和需要来选择,而不是强制的(比如cvs)。

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在SVN中Branch/tag在一个功能选项中,在使用中也往往产生混淆。


在实现上,branch和tag,对于svn都是使用copy实现的 ,所以他们在默认的权限上和一般的目录没有区别。至于何时用tag,何时用branch,完全由人主观的根据规范和需要来选择,而不是强制的(比如cvs)。

一般情况下,
tag,是用来做一个milestone的,不管是不是release,都是一个可用的版本。这里,应该是只读的。更多的是一个显示用的,给人一个可读(readable)的标记。
branch,是用来做并行开发的,这里的并行是指和trunk进行比较。

比 如,3.0开发完成,这个时候要做一个tag,tag_release_3_0,然后基于这个tag做release,比如安装程序等。trunk进入 3.1的开发,但是3.0发现了bug,那么就需要基于tag_release_3_0做一个branch,branch_bugfix_3_0,基于这 个branch进行bugfix,等到bugfix结束,做一个tag,tag_release_3_0_1,然后,根据需要决定 branch_bugfix_3_0是否并入trunk。

对于svn还要注意的一点,就是它是全局版本号 , 其实这个就是一个tag的标记,所以我们经常可以看到,什么什么release,基于xxx项目的2xxxx版本。就是这个意思了。但是,它还明确的给出 一个tag的概念,就是因为这个更加的可读,毕竟记住tag_release_1_0要比记住一个很大的版本号容易的多。

 

branches:分枝

当多个人合作,可能有这样的情况出现:John突然有个想法,跟原先的设计不太一致,可能是功能的添加或者日志格式的改进等等,总而言之,这个想法 可能需要花一段时间来完成,而这个过程中,John的一些操作可能会影响Sally的工作,John从现有的状态单独出一个project的话,又不能及 时得到Sally对已有代码做的修正,而且独立出来的话,John的尝试成功时,跟原来的合并也存在困难。这时最好的实践方法是使用branches。 John建立一个自己的branch,然后在里面实验,必要的时候从Sally的trunk里取得更新,或者将自己的阶段成果汇集到trunk中。

(svn copy SourceURL/trunk DestinationURL/branchName -m "Creating a private branch of xxxx/trunk." )

trunk:主干

主干,一般来说就是开发的主要呆的地方,

tag:

在经过了一段时间的开发后,项目到达了一个里程碑阶段,你可能想记录这一阶段的代码的状态,那么你就需要给代码打上标签。

(svn cp file:///svnroot/mojavescripts/trunk file:///svnroot/mojavescripts/tags/mirrorutils_rel_0_0_1
-m "taged mirrorutils_rel_0_0_1")

另有一说,无所谓谁对谁错。

trunk:表示开发时版本存放的目录,即在开发阶段的代码都提交到该目录上。

branches:表示发布的版本存放的目录,即项目上线时发布的稳定版本存放在该目录中。

tags:表示标签存放的目录。

在这需要说明下分三个目录的原因,如果项目分为一期、二期、三期等,那么一期上线时的稳定版本就应该在一期完成时将代码 copy到 branches上,这样二期开发的代码就对一期的代码没有影响,如新增的模块就不会部署到生产环境上。而 branches上的稳定的版本就是发布到生产环境上的代码,如果用户使用的过程中发现有 bug,则只要在 branches上修改该 bug,修改完 bug后再编译 branches上最新的代码发布到生产环境即可。 tags的作用是将在 branches上修改的 bug的代码合并到 trunk上时创建个版本标识,以后 branches上修改的 bug代码再合并到 trunk上时就从 tags的 version到 branches最新的 version合并到 trunk,以保证前期修改的 bug代码不会再合并。

轉自:

http://hi.baidu.com/stevenchan/blog/item/bb70c1951b576d4dd1135e3a.html

http://hi.baidu.com/cc0cc/blog/item/f68cb0581e86add99d82043d.html

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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