linux下SVN命令

本文总结了Linux环境下Subversion(SVN)的常用命令,包括文件的检出、提交、更新、状态查看等操作,适合初学者快速上手。

一下内容转载于:http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=22976768&do=blog&id=1640924。这个总结的很好~

windows下的TortoiseSVN是资源管理器的一个插件,以覆盖图标表示文件状态,几乎所以命令都有图形界面支持,比较好用,这里就不多说。主要说说linux下svn的使用,因为linux下大部分的操作都是通过命令行来进行,所以必须得掌握linux下svn的常用指令。当然linux下也有模仿TortoiseSVN的linux X程序,例如RabbitVCS,模仿程度很高,但很容易拖慢X,因此不推荐。

    (如果是第一次提交文件,很可能会出现“svn:'.'不是工作副本”,即当前目录不是工作副本,这个时候需要用到import:
eg:svn import . url)
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】M状态一般比较多
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
——————————————————————————
以上是常用命令,下面写几个不经常用的
——————————————————————————
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)
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
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