Subversion1.6.6 + apache2.2.14 + windows2003安装配置

本文详细介绍如何将Apache 2.2.14与Subversion 1.6.6进行集成配置,包括所需文件的复制、Apache配置文件的修改、密码文件的生成等步骤,并提供多库与单库模式下的配置示例。

1、下载Apache2.2.14并安装,略。设安装目录为:D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2

2、下载Subversion1.6.6并安装,略。设安装目录为:D:\install\svn-win32-1.6.6

3、假设已安装完成上述软件,整合配置步骤如下:

  • 复制D:\install\svn-win32-1.6.6\bin目录下的mod_dav_svn.so,mod_authz_svn.so及所有dll文件(共17个文件)到D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\modules目录下。
  • D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\conf\httpd.conf配置文件,找到#LoadModule dav_module modules/mod_dav.so和#LoadModule dav_fs_module modules/mod_dav_fs.so,取消前面的2个“#”。并在LoadModule dav_fs_module modules/mod_dav_fs.so的下一行增加:LoadModule dav_svn_module modules/mod_dav_svn.so和
    LoadModule authz_svn_module modules/mod_authz_svn.so,一个语句一行,最后的形式为:
    LoadModule dav_module modules/mod_dav.so
    LoadModule dav_fs_module modules/mod_dav_fs.so
    LoadModule dav_svn_module modules/mod_dav_svn.so
    LoadModule authz_svn_module modules/mod_authz_svn.so
  • 使用Apache自带的htpasswd工具,生成密码文件(需要建立D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\conf-svn目录)。命令如下:
    D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\bin>htpasswd -cmb ../conf-svn/passwd test test
     
  • 打开配置文件D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\conf\httpd.conf,在文件最后增加:
    #资源库的根位置,多库模式。实际的资源库路径为:D:\svnrepos\testrepo
    <Location /svn>
        DAV svn
        SVNParentPath D:\svnrepos 		#AuthzSVNAccessFile svnaccessfile
    		AuthType Basic
    		AuthName "Subversion repositories"
    		AuthUserFile "D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\conf-svn\passwd"
    		Require valid-user
    </Location>
    
    #单库模式配置方法,根据实际需要选择一种配置方法就行。
    <Location /svn>
        DAV svn
        SVNPath D:\svnrep\test		#AuthzSVNAccessFile svnaccessfile
    		AuthType Basic
    		AuthName "Subversion repositories"
    		AuthUserFile "D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\conf-svn\passwd"
    		Require valid-user
    </Location>
     
  • 保存httpd.conf文件,重启Apache,就能访问了。注:多库模式下的访问地址:http://localhost/svn/test;单库模式的访问地址:http://localhost/svn,第一次访问时提示输入用户名密码。使用htpasswd命令中设置的用户名密码访问。
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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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