Windows下使用VisualSVN Server搭建SVN服务器

本文详细介绍如何使用VisualSVNServer快速搭建SVN服务器,并通过TortoiseSVN客户端完成源代码的签入与文件上传操作。

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   使用 VisualSVN Server来实现主要的 SVN功能则要比使用原始的 SVN和Apache相配合来实现源代码的 SVN管理简单的多,下面就看看详细的说明。

  VisualSVN Server的下载地址如下,是免费的,随意不必有顾虑

  http://www.visualsvn.com/server/download/

  SVN 的下载地址如下

  http://tortoisesvn.net/downloads.html

  【1】使用SVN,首先要安装TortoiseSVN,就是上面的SVN下载地址。

  【2】 安装VIsualSVN。

  =======================================

  VisualSVN Server 的安装目前最新版本是4.0.0

  一 Visual SVN的安装非常的简单,

  【1 】几乎是下一步。


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  【2】 选择 visualVSN服务器和管理控制台 或只有管理控制权限


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  【3】选择程序安装的路径、Subversion Repository(库)的路径和所使用的协议和端口。


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  你可以选择HTTP和HTTPS两种协议,如需使用svn协议也非常的方便,在1.4版本后,Subversion加入了Service运行的功能。端口号可以任意定义。对于HTTPS的端口号默认可以选择443和8443,对于HTTP默认可以选择80、8080和81。 个人偏向于使用HTTPS的8443端口,原因很简单HTTPS安全性比较高,虽然443端口是标准HTTPS端口,但如果做WEB开发那肯定就有麻烦,同时Skype也会使用这个端口进行某些通讯。

  还有就是下面的用于验证的身份,一个是windows验证,一个是

  Subversion身份验证

  这里默认是Subversion身份验证。

  【4】接着就是复制文件的过程。

  【5】安装完成后会询问你是否需要运行VisualSVN Server Manager(一个非常有用的管理工具)

  【6 】打开“ VisualSVN Server Manager ”,如下:

  二 下面就说 VisualSVN Server的配置和使用方法【服务器端】

  下面我示范添加一个代码库【Repository】,如下图:

  点击Repository右键

  按上图所示,创建新的代码库,在下图所示的文本框中输入代码库名称:

  注意:上图中的CheckBox如果选中,则在代码库StartKit下面会创建trunk、branches、tags三个子目录;不选中,则只创建空的代码库StartKit。

  点击OK按钮,代码库就创建成功了。

  创建完代码库后,没有任何内容在里面

  下面,我们开始安全性设置,在左侧的Users上点击右键:

  输入上面的信息,点击OK,我们就创建一个用户了。按照上面的过程,分别添加用户其他用户就可以了。

  下面我们开始添加这些用户到我们刚才创建的项目里。

  点击刚才创建的库,Lenovo,右击选择属性(Properties)

  点击上图中的"Add..."按钮,在下图中选择我们刚才添加的用户,

  注意这里的权限设置,要选择好。

  点击"确定"按钮,上面的用户就具有了访问StartKit代码库的不同权限。

  =======================================

  二、签入源代码到SVN服务器

  假如我们使用Visual Studio在文件夹lenovo中创建了一个项目,我们要把这个项目的源代码签入到SVN Server上的代码库中里,首先右键点击lenovo文件夹,这时候的右键菜单如下图所示:选择copy URL toCLipboard,就是复制统一资源定位符(URL)到剪贴板中

  然后再电脑的空白处单击右键,选择小海龟的图标/ 导出

  之后弹出对话框,将刚出的地址粘贴到第一个地址栏中

  之后再选择好输出目录,点击确定。会弹出输入用户名和密码的对话框,而且会在你选择的导出目录处新建一个lenovo文件夹。

  输入刚才创建的用户名和密码。确定,然后会弹出检出界面。

  =======================================

  三 将文件上传到SVN服务器

  选择输出文件lenovo,将要上传的文件放入其中,右键提交

  选择后弹出提交对话框

  选择好文件,确定就可以上传 了。成功后有提示。

  提交后要更新,不然服务器是不显示文件,

  更新是选择 SVN更新和提交类似这里就不在重复了。

  至此 SVN服务器以搭建完毕。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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