版本管控之Tags

最新推荐文章于 2025-01-21 10:28:15 发布
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博客围绕版本管控展开，重点提及了Tags。在信息技术领域，版本管控至关重要，Tags是其中的关键元素，可用于对版本进行标识和管理。

版本管控之Tags

git_No.1_版本管控的全流程
Ethan's Blog
12-13 1565
讲解了git中大体的流程，从初始化仓库到提交仓库。
TDEngine在煤矿综采管控平台中的应用
m0_43405302的博客
09-27 1943
本文主要介绍TDEngine在煤矿综采管控平台的应用
版本控制git之五-标签管理
weixin_34273481的博客
02-20 291
打标签 像其他版本控制系统（VCS）一样，Git 可以给历史中的某一个提交打上标签，以示重要。 比较有代表性的是人们会使用这个功能来标记发布结点（v1.0 等等）。 在本节中，你将会学习如何列出已有的标签、如何创建新标签、以及不同类型的标签分别是什么。 列出标签 在 Git 中列出已有的标签是非常简单直观的。 只需要输入 git tag： $ git tag v0.1 v1.3 这个命令以字母顺序...
SVN版本管理特细（ truck、branches(分支)、tags(标记)）
公子七
09-09 1389
以前代码放置一点儿也不符合SVN的特性；所以现在不能这样玩了 truck(主干|主线|主分支) 是用来做主方向开发的，新功能的开发应放在主线中，当模块开发完成后，需要修改，就用branch； branches(分支) 分支开发和主线开发是可以同时进行的，也就是并行开发，分支通常用于修复bug时使用； tags(标记) 用于标记某个可用的版本，可以标记已经上线发布的版本，也可以标记正在测试的版本
16.8Git版本控制（8）：打标签
欧阳桫的技术博客
04-05 618
@概述 当使用git log命令查看版本的历史序列号时，会发现它们是一堆抽象晦涩冗长的字符串，不便于记忆和描述； 通过给当前版本打标签的方式，可以直观地标记一个特定版本； 后续我们可以直观地通过标签一步切换到指定版本； 被打标签并push到远程的版本会被GitHub认定为一个正式的发行版； @标签相关命令 git tag # 查看所有标签 git tag v1.0 # 给当前版本打标签...
soscmd命令
lubuhan的博客
01-21 1890
soscmd命令
NLP笔记（8）——轻松构建Seq2Seq模型，保姆级教学！
小嘤熊的博客
07-25 2436
手把手构建Seq2Seq模型！！！
精选资源
软件版本控制规范(参照模板).pdf
07-13
- 版本库通常分为trunk（主开发线）、branches（分支）和tags（标签）三个部分。 - 主线版本代表稳定成熟的产品，分支用于特殊定制或客户需求，标签用于标记特定版本，一般不修改。 - 在主线基础上分支出产品专用...
SVN版本控制方案
01-15
- `/tags`：版本标记 - `LKB_20150301` - `LKB_20150302` 这种目录结构清晰地展示了不同版本之间的关系，便于管理和追踪。 #### 五、总结 通过对SVN中Trunk、Branch、Tag的概念及使用方法的介绍，我们可以更好...
精选资源
DAC_Release.rar_OPC DA Client_OPC tags_OPC_AE_OPC开发工具_vb opc接口
07-14
OPC工具包是用来简化OPC规范服务器/客户端开发的工具包，它是对OPC DA/AE/HDA 诸多规范接口及应用的封装，支持VB/VC/DELPHI/CB/.net...该工具既适用工控技术人员的驱动开发，又适用于专业软件开发人员的管控系统集成
SOS使用经验总结
weixin_33882443的博客
08-24 965
1. 默认情况下，如果你安装了VS，SOS已经安装到你的电脑上了。我的SOS路径是：C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\SOS.dll。如果找不到sos.dll，可以通过 Debugging Tools for Windows 来安装。 2. 使用SOS前，确保项目的非托管调试选项（右击项目-->属性-->Debug页--&g...
开发中的版本管理
赱乂的博客
01-04 1714
团队中多人开发，多个版本并行的情况非常多，这时候应该统一制定版本控制流程，版本工具的使用大同小异，svn，git都是同样道理。 主干trunk下的代码是最新的与线上代码一致的，即使有可能有一小段时间差。 分支branch下的代码是各个任务开发时使用的版本，在建立分支时，要保证都是从当前最新的主干拉出的分支，且分支名称统一规范要求，项目名称-日期-分支描述。 节点tags下的代码是在发布一个大
SVN 项目版本管理之trunk(主线) branch(分支) tag(标记)使用
M义薄云天的博客
10-20 6067
应用场景： 优异的跨平台支持，对windows平台支持非常友好。 简单易用，安装后稍微培训下就知道怎么操作。 代码，需求，文档，涉及稿都可以用svn进行管理，适合不同部门的技术非技术的同事协作。 当研发成本比较低，协作开发人数不多，开发人员对于版本管理的水平参差不齐的时候，或者对于代码的安全性要求更高一点的时候，适合用svn SVN仓库目录结构Repository： truck(主干|主...
如何利用SVN的Branches与Tags进行版本的管理
YQ的博客
04-08 7989
如何利用SVN的Branches与Tags进行版本的管理
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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SVN版本库的创建与删除操作指南
三是合理规划版本库结构，常见的做法是在根目录下建立`trunk/`（主干）、`branches/`（分支）、`tags/`（标签）三个标准目录，便于后续进行版本迭代和发布管理。 其次，“删除版本库”虽然看似简单，实则涉及多个...
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