linux centos svn 安装配置自动同步更新web服务

c语言【分糖果】2023蓝桥杯4124(枚举,递归,dfs) 但是这是不符合我们糖果刚好分完的条件的,我们应该往回退到上一层,也就是孩子6这层,然后j+1=3,孩子7分到3个第二种糖果,这也不符合我们糖果刚好分完的条件,然后就会再次回退到孩子6这里,然后j+1=4,让我们的孩子7获得5块第二种糖果,然后还是不符合糖果刚分完的条件,于是再一次退回到孩子6这里,然后就会有外循环i+1=1,j=1,孩子7分到1块第一种糖果1块第二块糖果......然后就是这样的不停地回溯,试探,直到把整棵树遍历一遍,并且记录所有的满足条件的组合。先放一下我的代码,我的代码超时啦救命! 阅读详情
本文解决了centos 6.2 svn 安装 验证失败 authorization failed  等问题
是 linux 下 配置 syn 自动同步更新 web 服务,超详细的文章。


但是目前有一个问题未解决,由于shell解析变量额问题 导致 带空格的文件名 无法 同步更新




大家如果觉得文章好的话,可以转载。但是要保留原文地址,谢谢!


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yum 安装 subversion
                                                                                                             
#yum install subversion


                                                                                                             
查看版本信息 如果出现  svnserve,版本 1.6.11  则表示安装成功


                                                                                                             
#svnserve --version




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1、创建版本库


# 创建版本库之前需要把 /etc/init.d/svn 、/etc/svn/svnserve.conf、/etc/svn/passwd、/etc/svn/authz 文件放置到相应目录
# 具体配置内容在下面




# 修改 web 服务的 权限,使其可以运行/bin/bash ,home目录 设置为 /home/www
vi /etc/passwd
www:x:503:502::/home/www:/bin/bash


# 创建 svn 钩子 post=commit  日志文件,保证 web 服务帐号 有写入权限
touch /var/log/svn-post-commit.log && chown www:root /var/log/svn-post-commit.log


# 切换到 web 服务的帐号
su www


# 创建版本库,这里的 www 是 web 服务的帐号
svnadmin create /home/www/svn --config-dir /etc/svn


exit


---------------------------------------------------------------




2、启动服务


# 一定要切换到 web服务的执行用户 启动服务, 不然 自动同步更新的文件所属主,会自动变为运行服务的用户
su www


# 启动服务
service svn start


# 查看进程状态,确认运行 svnserve 进程的是 web 服务的帐号
ps -aux | grep svnserve


exit


----------------------------------------------------------------


3、修改 sudo 配置文件


chmod 777 && vi /etc/sudoers


# 添加 www 用户的 所有 sudo 请求
www     ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL


# 保存好之后
chmod 440 /etc/sudoers


----------------------------------------------------------------------------


4、检出版本库


# 切换用户
su www


# 检出 名称为 xiangmu1 的版本库 ,保存到 /home/wwwroot/web/xiangmu1


svn checkout svn://127.0.0.1/xiangmu1 /home/wwwroot/web/xiangmu1


 


-------------------------------------------------------------------------


5、设置 post-commit 钩子


# 将该脚本文件拷贝到 /home/svn/【项目目录】/hooks 下面


exit




--------------------------------------------------------------------------




6、如何添加更多的 svn 项目?


第一步: 创建项目版本库(参考上面)
第二步: 更改版本库项目授权(参考下面)
第三步: 检出版本库


--------------------------------------------------------------------------


7、如何添加更多的帐号


# 直接修改 /etc/svn/passwd


---------------------------------------------------------------------------


8、如何更改版本库项目 授权


# 直接修改 /etc/svn/authz




---------------------------------------------------------------------------


9、如何链接 svn


可以下载 svn 客户端
建议采用TortoiseSVN,


                                                                                     
连接地址为: svn://your server address/项目 (如果指定端口需要添加端口  :端口号)




-------------------------------------------------------------------------------


 


【以下是相关的文件】


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【/etc/init.d/svn  --  svn 启动服务脚本】
-----------------------------------------------------------------------------------------
#!/bin/bash
# 这里我把 nginx 使用的 www 用户下 svn 目录 做为,svn 的主目录
# 启动svn服务的时候,用www用户,这样可以保证版本库导出权限正常
# 配置文件使用 /etc/svn 下面的那几个,做为通用配置


START="sudo -u www svnserve -d -r /home/www/svn --config-file /etc/svn/svnserve.conf"
STOP="sudo killall svnserve"
case "$1" in
restart)
        $STOP
        echo "svn stop success."
        $START
        echo "snv start success."
        ;;
start)
        $START
        echo "svn start success."
        ;;
stop)
        $STOP
        echo "svn stop success."
        ;;
*)
      echo "Usage: $0 {restart | start | stop}"
      exit 1
esac
exit 1
-----------------------------------------------------------------------------------------


 


【/etc/svn/svnserve.conf  --  svn 配置文件】
属主 root:root
权限 744
------------------------------------------------------------------------------------------
[general]


# 使非授权用户无法访问
anon-access = none


# 使授权用户有写权限
auth-access = write


# 帐号及密码配置文件
password-db = /etc/svn/passwd


# 目录及版本库项目授权文件
authz-db = /etc/svn/authz


# 认证命名空间,subversion会在认证提示里显示,并且作为凭证缓存的关键字
realm = xinshang.working


[sasl]
# use-sasl = true
# min-encryption = 0
# max-encryption = 256


------------------------------------------------------------------------------------------




【/etc/svn/passwd  -- svn帐号文件】 
属主 www:root 
权限 744
------------------------------------------------------------------------------------------
[users]
svn = svn123456
user1 = xqw578
user2 = ah1345
user3 = bh8371
-----------------------------------------------------------------------------------------


 




【/etc/svn/authz  -- svn授权文件】 
属主 www:root 
权限 744
----------------------------------------------------------------------------------------
[groups]
group1 = user1,user2,user3 #group 组包含 3个用户 
group2 = user1,user2
group3 = user3


# r 只读, w 只写 , rw 可读写


[/] #表示全局权限,包含svn主目录下所有项目的
svn = rw # svn 是 svn root 可以读写整个 svn 目录,主要用于自动同步。




[xiangmu1:/] # svn 项目名称为 xiangmu1 的目录,允许组 group1 读写
@group1 = rw




[xiangmu2:/] # svn 项目名称为 xiangmu2 的目录,允许组 group2 读写
@group2 = rw


[xiangmu3:/] # svn 项目名称为 xiangmu3 的目录,允许组 group2、group3 读写
@group2 = rw
@group3 = rw
----------------------------------------------------------------------------------------


 




【post-commit  --  钩子文件】 自动导出版本库文件到web应用目录
----------------------------------------------------------------------------------------
#!/bin/bash


REPOS="$1"
REV="$2"
LOG=/var/log/svn-post-commit.log
APP_ROOT=/home/wwwroot/web/【项目目录】




export LANG=en_US.UTF-8


AUTHOR=`svnlook author -r $REV $REPOS`
if [ "$AUTHOR" == "edward" ] ; then
  exit;
fi




FULL_FILES=""
for DST in `svnlook changed -r $REV $REPOS | awk '{print $2}'`
do
        DST_PATH="$APP_ROOT/$DST"
        FULL_FILES="$FULL_FILES $DST_PATH"
done


TIME=`date '+%F %T'`


echo "[$TIME]--[$AUTHOR] svn commit file:" >> $LOG
echo $FULL_FILES >> $LOG


svn update --username 【svn root 帐号】 --password 【svn root 密码】 $FULL_FILES >> $LOG
----------------------------------------------------------------------------------------


【pre-commit  --  钩子文件】文件提交之前的检查,禁止提交带空格的文件名
----------------------------------------------------------------------------------------
#!/bin/bash


REPOS="$1"
REV="$2"


export LANG=en_US.UTF-8


# count commited file num


check=$(svnlook changed -t $REV $REPOS | awk 'NF!=2{for(i=2;i<=NF;i++)if(i!=NF)printf $i" ";if(i=NF)printf $i","}')




# compare files
if [ "$check" != "" ]
then
         check_del=$(svnlook changed -t $REV $REPOS  | awk '{for(i=1;i<NF;i++)if($i=="D")print $1}')
         if [ "$check_del" == "" ]
         then
                 echo "★★★★★★★★★★★★" 1>&2
                 echo "发现带空格的文件名:【${check}】" 1>&2
                 echo "请单独对其执行svn删除后," 1>&2
                 echo "重新尝试提交本次内容." 1>&2
                 echo "★★★★★★★★★★★★" 1>&2
                 exit 1
         fi
fi
exit 0
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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月生的静心苑 1920

centos7安装svn服务器并加钩子自动更新项目

第一步,安装SVN yum install subversion yum remove subversion(卸载) 第二步,创建SVN版本库 mkdir -p /var/svn/svntest 第三步,创建版本库 svnadmin create /var/svn/svnt...

chulannian6313的博客 209

linux svn 远程钩子,Linux CentOS 搭建SVN并用钩子自动实现同步到Web目录

安装说明系统环境:CentOS-6.3安装方式:yum install (源码安装容易产生版本兼容的问题)安装软件:系统自动下载SVN软件检查已安装版本#检查是否安装了低版本的SVN#卸载旧版本SVN一.安装SVN验证安装检验已经安装的SVN版本信息代码库创建SVN软件安装完成后还需要建立SVN库执行上面的命令后,自动建立svndata库,查看/www/svndata/test 文件夹发现包含了c...

weixin_35662085的博客 205

CentOS上搭建SVN并自动同步至web目录

【代码】CentOS上搭建SVN并自动同步至web目录。

分享记录 1278

linux下用安装svn,linux下svn安装和使用(centos)

1.安装svn本地测试环境 centos6.5# yum安装yum -y install subversion# 查看svn版本svnserve --version# 建立版本库目录mkdir /var/svnrepos# 启动svn服务svnserve -d -r /var/svnrepos# 查看进程ps -ef |grep svnserveroot 29215 1 0 10...

weixin_28752709的博客 347

linux下实现SVN安装 并与 web目录同步

服务器版本 CentOS Linux 7.6.1810 (Core) 1. 安装SVN yum update 更新yum yum install subversion 安装svn 2. 建立svn仓库 建立svn目录:mkdir /home/.svn cd /home/.svn 建立仓库目录:mkdir python 创建仓库python: svnadmin create ...

qq_42360218的博客 229

svn linux 服务器更新,Linux下SVN服务器自动更新文件到Web目录 | 系统运维

说明:服务器操作系统:CentOS服务器IP:192.168.21.134SVN安装路径:/usr/local/svnSVN项目路径:/home/svnSVN登录账号:osyunweiSVN登录密码:123456Web站点根目录:/home/web实现目的:当svn项目中有任何修改更新时,系统会自动实时从svn中检出文件并同步到Web站点根目录具体操作:一、使用SVN中post-commit实现自...

weixin_39777543的博客 179

centos上安装svn,并配置

第一步、命令行安装 yum install subversion 第二步、测试查看版本 svnserve --version 第三步、创建版本库 随便一个目录(记得住就行,稍微注意一下权限问题) mkdir /workspace/svndata (这是svn存储数据的地方) 创建版本库 svnadmin create /workspace/svndata/test 第四步、配置相关文件 1、编辑并添加用户和密码 cd /workspace/svndata/test/conf 编辑密码 vim passw

qq_34440471的博客 250
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sentangle
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