Myeclipse SVN 修改用户名和密码

本文介绍如何在Eclipse中更改SVN的用户名和密码,包括清除SVN客户端的账号配置文件及通过SVN服务端修改账号配置两种方法。

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 解决方案: 

在Eclipse使用SVN的过程中大多数人往往习惯把访问SVN的用户名密码自动保存起来
以便下次自动使用,不要再次手工输入,但是有些时候需要变更密码或者用户名,
这时候怎么办?在网上查找后发现如下方法:

1. 查看你的Eclipse中使用的是什么SVN Interface
windows > preference > Team > SVN #SVN Interface

2. 如果是用的JavaHL, 找到以下目录并删除auth目录.
C:"Documents and Settings"[YourUserName]"Application Data"Subversion"

3. 如果你用的SVNKit, 找到以下目录并删除.keyring文件.
[eclipse]"configuration"org.eclipse.core.runtime


    主要有两种方法,一种是删除SVN客户端的账号配置文件;另外一种就是去SVN服务端将账号设置成不可用。

    具体步骤:

    1、通过删除SVN客户端的账号配置文件

    (1)找到我们使用的客户端配置文件,在window xp下面他们的位置在系统盘的 Documents and Settings\alex\Application Data\Subversion\auth\文件夹中,把里面的所有文件删除。

    (2)使用SVN更新或提交,使得客户端与服务端进行通讯,这样就会SVN客户端就要求我们输入新的用户名密码,输入我们的用户名密码就可以替换掉旧的用户名密码。

    2、通过修改SVN服务端账号配置文件,这部分需要SVN的管理员配合

    (1)找到服务端账号配置文件,这个文件位于SVN服务器的安装路径 config文件夹,打开并编辑passwd文件,删除或注释需要被替换的账号

    (2)在客户端使用SVN更新或提交,使得客户端与服务端进行通讯,这样就会SVN客户端就要求我们输入新的用户名密码,输入我们的用户名密码就可以替换掉旧的用户名密码。



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由于在svn的界面中并没有为我们提供直接更换用户名密码的地方,所以一旦我们需要更换用户名的就需要自己想一些办法。
一般通过删除SVN客户端的账号配置文件来重新更换用户名和密码。

在window xp下面他们的位置在系统盘的 Documents and Settings/计算机用户名/Application Data/Subversion/auth/文件夹中,把里面的所有文件删除。
但是,我安装的是Win7。不能访问  C:/Documents and Settings  文件夹。提示没有权限。

 

找到文章说,Win7已经改变了用户数据文件的存放文件夹。我找到了以下的文件夹:

 

C:/Users/Tommy.Wu/AppData/Roaming/Subversion/auth/

 

于是把下所有的文件夹删除。

 

到Eclipse 中重新更新SVN, 提示出了用户名和密码的框。

 

一种简单的方法:右击-TortoiseSVN-Setting

在Saved data  中将Authentitaion data给clear掉就行了!


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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