版本控制SVN

1          版本控制简介

1.1         版本控制[Revision control],最初来源于工程设计领域,是维护工程蓝图的标准做法,能追踪工程蓝图从诞生一直到定案的过程。是一种记录若干文件内容变化,以便将来查阅特定版本修订情况的系统。

1.2         Subversion就是一款实现版本控制的工具软件,通常也称为版本控制器,简称SVN。Subversion是Apache软件基金会组织下的一个项目。

1.3         Subversion的优良特性

①目录版本控制

CVS只能追踪单个文件的历史,但是Subversion实现了一个“虚拟”文件系统,可以追踪整个目录树的修改,文件和目录都是版本控制的,结果就是可以在客户端对文件和目录执行移动和复制命令。

②原子提交

提交要么完全进入版本库,要么一点都没有,这允许开发者以一个逻辑块提交修改。

③版本控制的元数据

每个文件和目录都有一组附加的“属性”,你可以发明和保存任意的键/值对,属性也会像文件内容一样被纳入版本控制。

④可选的网络层

Subversion在版本库访问方面有一个抽象概念,利于人们去实现新的网络机制,Subversion的“高级”服务器是 Apache 网络服务器的一个模块,使用 HTTP 的变种协议 WebDAV/DeltaV 通讯,这给了 Subversion 在稳定性和交互性方面很大的好处,可以直接使用服务器的特性,例如认证、授权、传输压缩和版本库浏览等等。也有一个轻型的,单独运行的 Subversion 服务器,这个服务器使用自己的协议,可以轻松的用 SSH 封装。

⑤一致的数据处理

Subversion使用二进制文件差异算法展现文件的区别,对于文本(人类可读)和二进制(人类不可读)文件具备一致的操作方式,两种类型的文件都压缩存放在版本库中,差异在网络上双向传递。

⑥高效的分支和标签

分支与标签的代价不与工程的大小成比例,Subversion建立分支与标签时只是复制项目,使用了一种类似于硬链接的机制,因而这类操作通常只会花费很少并且相对固定的时间,以及很小的版本库空间。

1.4         SVN的工作原理:采取客户端/服务器模式——在服务器的版本库中保存项目文件的各个版本,所有参与协同开发的程序员在自己本地电脑上保存一个工作副本。SVN支持程序员将本地副本更新到服务器端的最新版本,也支持将本地副本的最新改变更新到服务器端,而且后面的更新不会覆盖前面的更新,而是作为一个新的版本被保存下来——SVN甚至支持将本地工作副本恢复为服务器端保存的某一个历史版本。


1.5         SVN基本操作

检出(checkout):将一个服务器端创建好的项目整个下载到本地,这是到项目组后参与开发的第一步,只需执行一次。

更新(update):将本地文件更新为服务器端的最新版本,通常为每天上班时或修改公共文件之前执行一次。

提交(commit):将本地修改提交到服务器端。通常每天下班前或每实现一个功能、完成一个模块时执行一次。


1.6 svn在eclipse以及myeclipse上的安装:

     如果在eclipse安装的话 ,可以直接安装下载好的svn包,然后就可以实用了,如果使用myeclispe的话,可以把下载好的svn解压到myeclips的dropins目录下重启myeclipse即可.

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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