svn命令在linux下的使用

本文详细介绍了SVN的基本命令及其使用方法,包括checkout、add、commit、lock/unlock、update、status、delete、log、info、diff、merge、help等常用操作,帮助开发者高效管理版本控制。

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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)

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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