Centos6.3环境下配置独立的svn服务器 (转)

本文详细介绍了在 CentOS 6.3 环境下搭建独立 SVN 服务器的过程,包括软件下载、编译安装、配置步骤及自启动设置等关键环节。

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Centos6.3环境下配置独立的svn服务器  
虚拟机装了centos6.3 想着装个svn 看了很多网上的教程都没成功 最后结合几个教程安装成功,记录一下
 
一,下载相关软件:
二,安装及配置:
1,解压,要在同一个目录下:
 
# tar -zxvf subversion-1.6.1.tar.gz
# tar -zxvf subversion-deps-1.6.1.tar.gz

2,编译及安装:

# ./configure --prefix=/usr/local/svn/

# make && make install

三,配置svn

1.安装svn服务器端
yum install subversion      从镜像下载安装svn服务器端
cd /opt/              //进入目录,准备创建svn目录
mkdir svn                   //创建一个svn目录
chmod -R 777 svn            //修改目录权限为777
svnadmin create /opt/svn/sunny  //创建一个svn版本仓库sunny(sunny可以随便起名字)
cd sunny/conf               //进入sunny版本仓库下的配置文件目录

2.下面要修改这个目录下的三个配置文件
(1)vi svnserve.conf    //配置版本库信息和用户文件和用户密码文件的路径、版本库路径


# anon-access = read
# auth-access = write
# password-db = passwd
//这四行,前面的#号和空格去掉,变成
anon-access = none      //改成none 注意前面的空格要删掉 有空格svn会出错
auth-access = write
password-db = passwd
realm = sunny           //改成自己的版本库
保存


(2)vi authz     //文件,创建svn组和组用户的权限
[group]
sunny = gep,wce //创建一个sunny的组,并制定两个用户gep和wce


[/]             //制定根目录下的权限
@sunny = rw     //sunny组用户权限为读写
* = r           //其他用户只有读权限
保存退出


(3) vi passwd   //创建或修改用户密码
[users]
gep = 123456    //用户名为gep的用户的密码为123456
wce = 123456    //。。。
保存退出

 

然后要设置自启动
vi /etc/rc.local    打开自启动文件
文件内容如下
#!/bin/sh
#
# This script will be executed *after* all the other init scripts.
# You can put your own initialization stuff in here if you don't
# want to do the full Sys V style init stuff.



svnserve -d -r /opt/svn/sunny

svn命令:
lsof -i :3690   查看svn是否启动
ps aux |grep 'svn'  查找所有svn启动的进程
kill -9 2505    杀死2505这个查找到的svn进程
svnserve -d -r /usr/local/svn/sunny 启动svn(可以把这个放到/etc/local/rc.local文件中,实现开机自启动)

这个有必要解释一下 –d是后台运行  ‐r是读取版本库的根目录

如果3690端口没开:

#iptables -I INPUT -p tcp --dport 3690 -j ACCEPT  #开放3690端口
#/etc/rc.d/init.d/iptables save                  #保存配置,非常重要 
#/etc/init.d/iptables status   # 查看是否已经成功:

然后从外面telnet 服务器ip的 3690端口,如果是通的,那么说明成功啦。  

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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