SVN客户端安装及应用

svn ubuntu安装及eclipse中subeclipse安装:http://zwkufo.blog.163.com/blog/static/25882512013319115418519/

 

git eclipse插件,EGit插件地址:http://download.eclipse.org/egit/updates

 

 

eclipse 属性文件插件PropEdit:http://propedit.sourceforge.jp/eclipse/updates/

 

开发环境:MyEclipse 6.5

安装SVN:下载SVN解压包,解压后在文件夹下找到features和plugins文件夹(最主要就是这两个文件夹)。复制这两个文件夹到MyEclipse 6.5安装路径下的eclipse文件夹中,全部替换即可。然后重启MyEclipse,在MyEclipse工具栏中按以下步骤进行便可将SVN Repository 添加到MyEclipse的控制台中。

步骤:Window-->Show View-->Other-->SVN-->SVN Repository



添加SVN地址: 在SVN Repository(控制台)中右击New-->Repository Location;在Add SVN Repository对话框中的Url中输入SVN地址(以SVN://开头),完成后点击Finish即可。最后填写用户信息,输入用户名和密码即可,一般都记住密码,否则在开发的过程中一旦用到SVN就会提醒输入用户信息。



在SVN中下载项目:在SVN Repository中的SVN URL地址下选择项目并右击-->Checkout-->填写项目名称-->Finish即可



更新SVN项目:所需更新的项目(该项目必须与SVN关联)右击-->Team-->Update即可



上传修改后SVN项目下的文件:所需更新的项目(该项目必须与SVN关联)右击-->Team-->Commit即可

(注意:在上传修改后的文件时必须先更新项目,然后再提交(Commit操作),否则可能发成修改串位)



在SVN中上传项目:在SVN Repository中的SVN URL地址上右击 -->New-->New Remote Folder-->填写文件夹名-->Finish即可,然后刷新SVN Repository后刚才添加的文件夹就会显示在SVN URL下了。右击刚才新建的文件夹-->Import 。弹出Import Folder对话框,在该对话框中的Import Directory中填写需要上传的实际项目(Browse选择即可),最后点击OK。

(注意:如果项目为新项目,则在该项目中必须删除WEB-INF目录下的classes文件夹,因为上传到SVN下的项目会自动生成该文件夹,如果不删除则以后项目更新时在源代码处(src下)能够进行更新,而在WEB-INF目录下的classes文件夹中的内容将不会改变)

 

 

 

SVN密码都是缓存在客户端文件系统的:

windows操作系统

C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Subversion\auth

删除auth下面的所有文件夹,重新连接远程服务器,对话框终于出来,可以输入其他用户

 

 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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