svn linux安装 windows checout

本文详细介绍了如何在 CentOS Linux 上安装 SVN 并进行基本配置,包括使用 yum 安装所需软件包、创建版本库目录、初始化版本库、设置密码、配置权限以及启动 SVN 服务。

参考1:

http://www.centoscn.com/CentosServer/ftp/2013/1217/2244.html

 

参考2:

http://subversion.apache.org/packages.html

 

参考3:

http://jingyan.baidu.com/article/c275f6ba24144ee33c756766.html

 

centos linux svn 安装

$ yum install subversion

$ yum install mod_dav_svn

 

创建版本库目录

mkdir -p /home/svn/svnfile

创建版本库

svnadmin create /home/svn/svnfile

生成以下目录

》》》进入conf目录(这是该SVN版本库的配置目录)

查看配置文件

ls -l

 

 

 

》》》

设置密码

 

vim passwd

按ESC键,切换到命令行,输入

:wq!

保存并退出

 

设置权限vim authz在末尾添加

[svnfile:/]username=rw

版本库的根目录ver对其具有读写权限(r为读权限w为写权限)

 

 

修改svnserver.conf设置

anon-access=none #匿名用户不可访问

auth-access=write  #认证用户可以执行写操作

password-db=passwd #密码文件authz-db=authz          #认证文件

 

 

开启SVN

启动SVN

svnserve -d -r /home/svn/

 说明: -d 表示服务以后台的方式启动.–r根目录 ,其实就是仓库路径【这里你可以写的绝对路径,也可以是相对路径】

 默认情况下: svn服务时监听 3690  linux 需要开启3690端口


window下安装svn,进行checkout操作,自动弹出用户名密码输入框



 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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