Capistrano自动部署Rails项目(Windows到Bluehost Fastdomain)

本文详细介绍如何使用Capistrano工具配合SVN进行Rails应用的部署流程,包括环境搭建、配置文件修改及命令行操作等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前提条件:
1.安装SVN客户端
2.安装TortoiseSVN
3.安装SSH

开始:
1.安装Capistrano(最新版为2.5.X)
gem install Capistrano


2.进入你的rails app 的上一层目录,生成对Capistrano的支持
capify rails_name


rails_name为你的rails app的名字

3.进入rails app的目录,修改生成的Capfile,让其为:

load 'deploy' if respond_to?(:namespace) # cap2 differentiator
Dir['vendor/plugins/*/recipes/*.rb'].each { |plugin| load(plugin) }
load 'config/deploy'
default_run_options[:pty] = true


4.修改生成的config/deploy.rb:(含[]号的内容需替换为相关参数)

set :application, "[your_app_name]" #[your_app_name]为你的rails app名字
set :repository, "svn+ssh://[user_name]@[your_domain_name]/home/[user_name]/[your_repository_path]" #[user_name]:你的用户名 , [your_domain_name]:你的域名, [your_repository_path]:你的SVN仓库名
set :user, "[user_name]"
set :domain, "[your_domain_name]"
set :scm_command, "/home/[user_name]/bin/svn"
set :local_scm_command, :default

# If you aren't deploying to /u/apps/#{application} on the target
# servers (which is the default), you can specify the actual location
# via the :deploy_to variable:
set :deploy_to, "/home/[user_name]/[deploy_root]/#{application}" #[deploy_root]:要部署的目的目录

# If you aren't using Subversion to manage your source code, specify
# your SCM below:
# set :scm, :subversion

role :app, "#{domain}"
role :web, "#{domain}"
role :db, "#{domain}", :primary => true



可参考:http://www.bluehostforum.com/showthread.php?p=48891

5.让svn通过TortoisePlink连接host主机.
找到svn配置文件(一般是C:\Documents and Settings\[用户名]\Application Data\Subversion目录下的config文件)
找到[tunnels],在其下文加入


ssh = C:\\Program Files\\TortoiseSVN\\bin\\TortoisePlink.exe -ssh -l [ssh_user_name] -pw [ssh_password] #C:\\Program Files\\TortoiseSVN为本人TortoiseSVN的安装目录,[ssh_user_name]为你的登陆SSH的用户名,[ssh_password]为密码


6.在你的rails app的目录下执行命令,按提示输入密码即可

cap deploy
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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