SVN使用说明

本文详细介绍了如何通过Putty和WinSCP进行SVN服务器的搭建及配置过程,包括创建版本仓库、设置用户权限等步骤,并提供了客户端连接方式。

title: SVN使用说明
tags: SVN,安装,使用
grammar_cjkRuby: true
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一、SVN使用说明

1、 使用putty.exe登陆SVN服务器
2、 cd /data/.svn (进入版本仓库根目录)
3、 mkdir 仓库名(新建文件夹)
4、 svnadmin create 仓库名(将仓库名文件夹设置为svn仓库)
5、 用WinSCP连接SVN服务器
6、 如下图
enter description here

7、 打开svnserve.conf文件找到,在文件里的找到相关位置
# anon-access = read修改为anon-access = none
将一下几个节点的# 删掉(“#空格”删掉)
# auth-access = write
# password-db = passwd
# authz-db = authz
==(注意:每行前不要留空格)==
8、打开passwd文件在[users]下另起一行输入“用户名 = 密码”多个用户可另起一行继续写如:
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9、 打开authz文件在[groups]节点下另起一行写一个“组名=组员”多个组员可以“组名=组员1,组员2”的形式如:
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在此文件最后添加”[/]”节点,在此节点下另起一行,加入“@组名=权限”(权限:r为读,w为写)如:
enter description here

服务端配置完成!
客户端连接形式为:svn://ip/仓库名

二、删除版本库

Putty下
1、cd /data/.svn (进入svn仓库根目录)
2、rm –rf 仓库名(仓库名为要删除的仓库名称)
WinSCP下:进入/data/.svn目录下找到要删除的仓库名直接删除即可

转载于:https://www.cnblogs.com/andyxq/p/7217638.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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