Linux SVN 多项目多版本库搭建

本文详细介绍如何在Linux环境下搭建支持多个项目的SVN服务器。包括创建多个版本库、配置svnserve.conf、启动不同端口的SVN服务及通过URL访问各项目。

Linux搭建SVN和配置详细步骤就不多说了,参看


http://blog.youkuaiyun.com/shapeps/article/details/43968245


这里说一下,一台服务器如何搭建多个项目版本库


当第一次做版本库的时候不太懂多个代码库代码如何通过URL of Repository checkout 代码,因为一直做得单一版本库,一个svn://10.1.60.14*地址就算URL,这次做多版本库知道了

可以通过启动不同版本库的SVNserver赋予不同端口监听来实现。具体操作如下:


代码库创建

SVN软件安装完成后建立SVN
[root@localhost modules]#mkdir -p /opt/svn/             #
创建SVN根目录
[root@localhost modules]#svnadmin create /opt/svn/project1         #
创建project1测试库
执行上面的命令后,自动建立project1测试库,查看/opt/svn/project1文件夹发现包含了conf, db,format,hooks, locks, README.txt等文件,说明一个SVN库已经建立。依次创建project2,project3···等多个代码库

配置代码库

进入上面生成的文件夹conf下,进行配置
[root@localhost modules]#cd /opt/svn/project1/conf

服务svnserve.conf配置

[root@admin conf]#vim svnserve.conf

追加以下内容:

[general]
#
匿名访问的权限,可以是read,write,none,默认为read
anon-access = none
#
使授权用户有写权限
auth-access = write
#
密码数据库的路径
password-db = passwd
#
访问控制文件
authz-db = 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 = /opt/svn/project1

如上给多个代码库project2,project3···进行配置,注意更改realm的值为对应代码库的路径


启动多个代码库

检测SVN 端口

[root@localhost conf]#netstat -ln |grep 3690
tcp  0  0 0.0.0.0:3690    0.0.0.0:*     LISTEN

若3360已经占用

使用

svnserve -d -r /opt/svn/project1/ --listen-port 3691

svnserve -d -r /opt/svn/project2/ --listen-port 3692

svnserve -d -r /opt/svn/project3/ --listen-port 3693

来启动不同版本库的SVN Server

使用checkout导出文件

URL of Repository就分别为

svn://10.1.60.14*:3691

svn://10.1.60.14*:3692

svn://10.1.60.14*:3693

很简单



【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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