svn merge简单理解

本文介绍了一种使用SVN进行分支合并的方法,包括确定分支创建版本号、执行合并操作及合并后的测试与提交流程。

应用场景:

本地存在两个工作拷贝,一个是主干,一个是分支,我们一直在分支上进行开发,开发完毕以后希望合并到主干上,我们查出分支创建版本号,用创建版本和当前最新版本进行diff,将diff的结果和主干代码进行合并。因此svn merge命令必须体现出来:

svn merge -r 100:HEAD http://127.0.0.1/svn/branches/RB1 ~/workspace/trunk

-r 100:HEAD

说明分支的创建版本和最新版本进行比较

http://127.0.0.1/svn/branches/RB1

分支的URL

 

~/workspace/trunk

主干代码在本地的工作拷贝地址,如果该参数省略则取执行命令时的目录(.)

 

如何才能知道分支创建版本号?

cd ~workspace/branches/branch1 #分支所在目录
svn log --stop-on-copy

 

合并之后进行测试,通过之后提交修改到服务器,所谓合并对于服务器来说也仅仅只是一次commit操作

转载于:https://www.cnblogs.com/code-style/archive/2012/09/20/2695783.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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