SVN服务端的构建

本文介绍如何通过两种方式创建SVN服务器:一是安装VISUALSVNSERVER,二是手动安装Subversion。文章详细讲解了手动安装过程,包括版本库创建、用户权限配置、服务器运行和工程导入等关键步骤。
  有两种方法创建 SVN 服务器端。
  
  第一种是傻瓜式的安装 VISUALSVN SERVER,这个服务器端是免费的,而客户端VISUALSVN好像是不免费的。其实 VISUALSVN SERVER 就是集成了 Subversion 和 apache 的可视化管理界面。

  第二种就是手动安装 Subversion,如果有需要的话,继续安装Apache,前者使用svn协议,后者可提供http访问。具体步骤如下:
[b]1.下载安装[/b]
 下载目前最新版本,Setup-Subversion-1.6.6.msi,安装之。此版本兼容Apache2.2.x
[b]2.建立版本库(Repository)[/b]
 在命令行输入 svnadmin create d:\SVN\Repository,建立版本库。使用svnadmin help可以查看命令。当前版本Subversion支持两种格式数据库,一种是FSFS(默认),另外一种是BDB( Berkeley Database)。如果需要改变,则使用 --fs-type 参数。
 说明:必须先建好路径d:\SVN\Repository,否则会提示找不到路径的错误。
 我们也可以使用图形化TortoiseSVN来完成这一步:在目录d:\SVN\Repository下"右键->TortoiseSVN->Create Repository here, 然后可以选择版本库模式, 这里使用默认即可,然后就创建了一系列目录和文件。
[b]3.配置用户权限[/b]
首先说明,以下配置,在实际操作中,均应顶头写,即配置语句不能与文档左边留有空格,否则在import时报错:D:\SVN\Repository\conf\svnserve.conf:12: Option expected。
a.来到E:\svn\sise_repository\conf目录,修改svnserve.conf,去掉注释符#,以及后面的空格:

# anon-access = read //匿名用户只能读
# auth-access = write //通过验证的用户才能有读写的权限
# password-db = passwd //使用的password文件
# authz-db = authz //使用的权限文件


b.然后修改同目录的passwd文件,在
# [users]
# harry = harryssecret
# sally = sallyssecret
后面添加:

[users]
admin = admin
dev1 = dev1
dev2 = dev2


c.修改同目录下的authz文件来设置访问权限
在[groups]下创建用户组,例如:

[groups]
Admin=admin
Developer=dev1,dev2

以上便创建了两个用户组,分别是admin和developer和其相应的组的成员。
设置访问路径

[/]
*=r
@admin=rw

如上所示,所有的用户对整个svn目录下的文件有读权限,admin组有读写的权限(“*”代表所有的用户,r代表读 w代表写)
可设置具体的版本库的访问权限如下:
[RepositoryA:/]
@developer=rw
如上设置,表示所有developer组的成员对于“RepositoryA”下边的所有文件都有读写的权限

[b]4.运行SVN服务器 [/b]
在命令行敲入:svnserve -d -r E:\svn\sise_repository\ ,即可在任务管理器中看到svnserve.exe服务了。但是,这样,命令行窗口就不能关闭,并且每次都要手动启动,所以可将其注册为Windows服务来解决,具体见另一篇文章。

[b]5.导入工程[/b]
使用图形化TortoiseSVN,右击需要导入的项目根文件夹-->TortoiseSVN-->Import...,填入相应的用户及密码即可,注意要有写权限,如上面的admin用户才可以导入。

 
【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。
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!
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