CVS的用法

一、CVS服务器端的安装与配置
1.安装CVSNT
2.创建CVS资源库
3.为windows用户设置访问CVS资源库的密码
方法:cvs -d 资源库目录 passwd -a 用户名
输入密码
确认密码

二、CVS客户端的配置
1.配置Eclipse连接CVS服务器
2.将项目共享到CVS服务器
右击项目名->小组->共享项目
3.导入CVS服务器上的项目
文件->导入->CVS->CVS中的项目

三、文件的落实于更新
1.CVS和VSS的不同之处:在VSS中同一个文件一次只允许一个人更改,CVS则使用并发机制,多人可以同时修改同一文件。CVS最基本的操作是“落实”与“更新”操作,前者将修改的文件落实到CVS,后者从CVS把文件的最新修改更新到本机。
2.文件的落实与更新
(1).将修改的文件落实到CVS
右击项目名->小组->落实
(2).从CVS更新文件到本机
右击项目名->小组->更新
3.解决冲突的两种方法:
(1)右击修改的文件->替换为->HeAD中的最新内容,替换后,再手动添加自己的修改,然后落实到CVS上。
(2)手工合并修改
右击项目名->小组->与资源同步
4.如何让CVS忽略掉某些文件
四、标记版本
1.为项目在CVS上标记一个版本
右击项目名->小组->标记为版本
2.将项目还原为某版本
右击项目名->替换为->另一个版本或分支
五、修正旧版本的BUG
如果已经在开发软件的2.0版本,但后来用户发现1.0版本有严重BUG,这时就需要以1.0版的代码为基础修改这些BUG,当然也要保证2.0版的代码不会出现此BUG。由于当前Eclipse项目的代码都是2.0版的,所以先要从CVS把1.0版本的代码导出成另外一个项目。这样修改旧版本和开发新版本可以互不干扰同时进行。
1.把1.0版代码导入到一个新项目
2.基于1.0版代码创建一个分支
右击项目名->小组->分支
3.修改代码解决BUG
4.落实到CVS上,注意代码是不是落实到HEAD上,而是落实到分支上,这样恰好不会和HEAD上2.0版的代码产生干扰。落实之后,文件尾部的版本号也发生了变化。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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