myeclipse svn下查找文件日志

本文介绍在MyEclipse中如何利用SVN插件高效地追踪项目的修改历史。通过具体步骤演示如何查看特定文件或项目的版本变更记录,帮助开发者快速定位到某个版本的更改详情。
在myeclipse中使用svn插件进行版本控制时,由于项目太大,经常给客户更新时记不清楚改了那些文件,可以进行按下图进行查找操作。
1选择项目右击:选择"team"->"显示资源历史记录"

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/480299/30aaddcb-0928-3b9e-9eb5-52b610fda3aa.bmp[/img]

2,进入history面板,点击下面绕圈处

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/480311/d38a7565-490c-3416-8984-64a3b1beee1c.bmp[/img]


3,点击后弹出查找历史窗体


[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/480319/c647c75b-ce57-35f1-a952-b5ad82ad5a72.bmp[/img]
4,输入要查找的信息,结果集如下图所示,选择一个修订版本号,将会展现在这个版本号下提交的记录号

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/480335/51a2a5de-a096-3566-943f-692a8e49f9b3.bmp[/img]
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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