Linux CentOS 6.5 x64 SVN服务器搭建

本文详细介绍了如何在Linux CentOS 6.5 x64系统上搭建SVN服务器,包括安装Subversion、配置权限、设置用户和密码,以及解决可能出现的权限问题。通过设置svnserve.conf、passwd和authz文件,确保服务器正常运行,并提供了解决提交时权限被拒绝问题的方法。

Linux CentOS 6.5 x64 SVN服务器搭建步骤

1. 安装Subversion

yum install subversion

注意:安装需要使用root权限,否则会提示You need to be root to perform this command.英文也很简单,这里就不多废话了。

2. 查看Subversion的安装位置

rpm -ql subversion
我们看到在bin目录下放有可执行的命令:

可以通过查看SVN版本来确认是否已经安装成功,输入如下命令:

svn --version

3. 确定SVN版本库存放位置,我选择使用/var/svn/repository

mkdir -p /var/svn/repository
4. 在指定位置(/var/svn/repository)创建版本库

svnadmin create /var/svn/repository
版本库创建成功后,在版本库目录中会生成如下文件:

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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