配置管理之trunk branches tags

本文介绍了SVN中trunk、branches和tags的概念及其应用场景。包括版本发布、定制开发及错误修复时的分支合并策略。

一直没明白trunk branches tags的意思,今天问了一下google,来理解一下。

trunk:主线,开发过程中的工作目录
branches:支线,临时分支,定制化需求
branches/order008
branches/order009
tags:发布目录,不做修改
tags/release-1.0
tags/release-1.1

场景一:
产品开发已经基本完成,并且通过很严格的测试,这时候我们就想发布我们的1.0版本,不再提交代码
1. svn copy svn://server/trunk svn://server/tags/release-1.0 -m "1.0 released"

场景二:
有一个客户想对产品做定制,我们可以从已发布库中选择一个版本,做为起点来开发
1. svn copy svn://server/tags/release-1.0 svn://server/branches/order009 -m "定单009" 

场景三:
有一天,突然在trunk下的core中发现一个致命的bug,那么所有的branches一定也一样,这时需要进行分支合并
1. svn -r 148:149 merge svn://server/trunk branches/order008
2. svn -r 148:149 merge svn://server/trunk branches/order009
其中148和149是两次修改的版本号。

由 于我们是给自己公司的网站源码做配置管理,没有明确的trunk branches tags区分。我们以SCRUM的形式做开发,一般保持两个版本线,一条主线A,一条支线B。A与运行版本保持一致,B做为Sprint开发的工作目录。 A,B都可以提交代码,视情况在A,B之间进行部分合并。Sprint开发完成后,进行总合并,并选择其中一条继续做主线,移除另一条。下一期 Sprint开始的时候,继续A,B两条线的开发。
这样做的目的,也是为了适应自己的配置需求,在进行B线开发时,经常会有A线的改动。A线的代码保持最新,可更新到运行环境的能力。混乱经常发生在合并A,B的时候,不过长痛不如短痛,用一时的混乱,换取长期的稳定。

 

本文转载自大数据时代

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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