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Apache Subversion 1.14.0.zip

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简介:
Apache Subversion 1.14.0是一款开源版本控制系统软件包,用于管理和控制源代码、文档等项目的变更历史记录。该版本提供了多项改进和新特性以增强用户体验。 Apache Subversion(简称SVN)是一个开源的版本控制系统,用于管理软件项目的源代码和其他文件的变更。这个压缩包包含的是Subversion 1.14.0版本的命令行工具,适用于Windows操作系统。通过提供版本化机制,使得多人协作开发时能有效地跟踪和合并代码更改,避免了代码冲突和数据丢失的问题。 在安装和配置Subversion命令行工具之前,你需要了解以下关键知识点: 1. **版本控制系统**:Subversion是基于集中式的版本控制系统,与Git等分布式系统不同。它有一个中央服务器存储所有项目版本,客户端通过连接服务器来获取、提交和更新代码。 2. **命令行工具**:压缩包中的bin目录包含了Subversion的命令行工具,如`svn`, `svnadmin`, `svndumpfilter`等。这些工具允许用户执行版本控制操作,如检出(checkout)、提交(commit)、更新(update)和差异(diff)。 3. **安装与配置**:解压后,将bin目录添加到系统的PATH环境变量中,这样就可以在任何地方运行Subversion命令了。 4. **基本命令**: - `svn checkout URL`:从服务器检出一个工作副本。 - `svn commit`:将本地更改提交回服务器。 - `svn update`:从服务器获取最新版本并合并到本地。 - `svn diff`:查看本地文件与服务器版本的差异。 - `svn status`:检查工作副本的状态,哪些文件被修改、新增或删除。 5. **许可证**:压缩包中的Licenses目录包含了Subversion的许可协议,通常为Apache License 2.0,这是一个开放源码许可,允许自由使用、修改和分发软件。 6. **协同开发**:在团队环境中,Subversion帮助协调成员间的开发,通过版本历史记录追踪每个更改,并且通过冲突解决机制处理多人同时编辑同一文件的情况。 7. **分支与合并**:Subversion支持创建分支(branch)和合并(merge),允许开发人员在不影响主分支的情况下进行独立开发,然后将分支的改进安全地合并回去。 8. **URL路径**:Subversion使用URL来标识资源的位置,这使得远程访问变得简单,并可以方便地处理网络环境下的版本控制。 9. **备份与恢复**:通过`svnadmin`工具,可以对Subversion仓库进行备份和恢复操作,确保数据的安全性。 10. **版本库迁移**:如果需要将版本库迁移到新的服务器或格式,可以使用`svndumpfilter`和`svnadmin load`命令来实现。 以上介绍应该让你了解如何使用和配置Apache Subversion。在实际工作中,熟练掌握Subversion的命令和使用技巧对于团队协作和项目管理至关重要。

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客服
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  • Apache Subversion 1.14.0.zip
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    Apache Subversion 1.14.0是一款开源版本控制系统软件包,用于管理和控制源代码、文档等项目的变更历史记录。该版本提供了多项改进和新特性以增强用户体验。 Apache Subversion(简称SVN)是一个开源的版本控制系统,用于管理软件项目的源代码和其他文件的变更。这个压缩包包含的是Subversion 1.14.0版本的命令行工具,适用于Windows操作系统。通过提供版本化机制,使得多人协作开发时能有效地跟踪和合并代码更改,避免了代码冲突和数据丢失的问题。 在安装和配置Subversion命令行工具之前,你需要了解以下关键知识点: 1. **版本控制系统**:Subversion是基于集中式的版本控制系统,与Git等分布式系统不同。它有一个中央服务器存储所有项目版本,客户端通过连接服务器来获取、提交和更新代码。 2. **命令行工具**:压缩包中的bin目录包含了Subversion的命令行工具,如`svn`, `svnadmin`, `svndumpfilter`等。这些工具允许用户执行版本控制操作,如检出(checkout)、提交(commit)、更新(update)和差异(diff)。 3. **安装与配置**:解压后,将bin目录添加到系统的PATH环境变量中,这样就可以在任何地方运行Subversion命令了。 4. **基本命令**: - `svn checkout URL`:从服务器检出一个工作副本。 - `svn commit`:将本地更改提交回服务器。 - `svn update`:从服务器获取最新版本并合并到本地。 - `svn diff`:查看本地文件与服务器版本的差异。 - `svn status`:检查工作副本的状态,哪些文件被修改、新增或删除。 5. **许可证**:压缩包中的Licenses目录包含了Subversion的许可协议,通常为Apache License 2.0,这是一个开放源码许可,允许自由使用、修改和分发软件。 6. **协同开发**:在团队环境中,Subversion帮助协调成员间的开发,通过版本历史记录追踪每个更改,并且通过冲突解决机制处理多人同时编辑同一文件的情况。 7. **分支与合并**:Subversion支持创建分支(branch)和合并(merge),允许开发人员在不影响主分支的情况下进行独立开发,然后将分支的改进安全地合并回去。 8. **URL路径**:Subversion使用URL来标识资源的位置,这使得远程访问变得简单,并可以方便地处理网络环境下的版本控制。 9. **备份与恢复**:通过`svnadmin`工具,可以对Subversion仓库进行备份和恢复操作,确保数据的安全性。 10. **版本库迁移**:如果需要将版本库迁移到新的服务器或格式,可以使用`svndumpfilter`和`svnadmin load`命令来实现。 以上介绍应该让你了解如何使用和配置Apache Subversion。在实际工作中,熟练掌握Subversion的命令和使用技巧对于团队协作和项目管理至关重要。
  • TensorFlow-1.14.0.zip
    优质
    TensorFlow-1.14.0是一款由Google开发的开源软件库,主要用于机器学习和深度学习领域,支持多种编程语言,适用于各种任务的人工智能模型构建。 网速较慢的用户如果急需使用且不介意花费一些币的话,可以考虑直接获取资源。对于不太急用的用户来说,则建议到GitHub下载开源版本。
  • Ceres-Solver-1.14.0.zip
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    Ceres Solver 1.14.0 是一个用于解决大规模非线性最优化问题的开放式软件库,广泛应用于机器人技术、计算机视觉等领域。 最新的最小二乘非线性优化库已经在实际应用中得到验证,并且兼容VS2013版本。最大似然估计(MLE)是一种在机器人技术和计算机视觉领域广泛应用的估计方法。假设数据服从高斯分布,MLE问题可以转换为一个非线性最小二乘(NLS)问题。对于NLS问题存在高效的解决方案,这些方案基于迭代求解稀疏线性系统直至收敛的方法实现。
  • TensorFlow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.zip
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的Windows AMD64操作系统的TensorFlow 1.14.0软件包,可用于深度学习和机器学习项目。 此TensorFlow安装包适用于Windows操作系统64位版本及Python 3.7环境。使用步骤如下:首先进入已下载的TensorFlow资源文件夹,然后按住Shift键并单击鼠标右键,在弹出菜单中选择“在此处打开命令提示符”。接下来在命令行界面输入以下指令: ``` pip --default-timeout=100 install tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 之后只需等待安装过程完成即可,此方法已经过验证有效。
  • Flink-1.14.0 for CDH 6.3.2 (.zip)
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    该资源为Apache Flink 1.14.0版本针对Cloudera Hadoop发行版CDH 6.3.2优化打包的.zip文件,便于在CDH环境中快速部署和使用Flink进行大数据实时流处理与批处理任务。 《FLINK-1.14.0在CDH6.3.2上的部署与集成》 Flink是一款开源的流处理框架,以其高效、实时、可扩展性和容错性著称,在大数据处理领域得到广泛应用。本段落将详细介绍如何在企业级Hadoop平台Cloudera Data Hub(CDH)6.3.2上部署FLINK-1.14.0版本,并结合Hive进行数据处理。 CDH 6.3.2提供了全面的Hadoop和大数据分析解决方案,包括多个组件如HDFS、YARN、HBase以及Hive等,为用户提供统一的数据管理和分析环境。而Flink 1.14.0则带来了性能优化及新特性,例如增强的SQL支持、改进的连接器与格式,并进一步整合了Kafka。 部署FLINK on CDH首先需要准备的是FLINK-1.14.0二进制包,其中包含了专为YARN设计的`FLINK_ON_YARN-1.14.0.jar`以及通用Flink二进制文件`FLINK-1.14.0.jar`。 **环境准备:** 在部署前,请确保CDH集群已安装并配置好YARN、HDFS等组件,并具备Java运行时环境,推荐使用Java 8或更高版本以支持Flink 1.14.0的兼容性需求。 **解压与配置FLINK-1.14.0:** 将`FLINK-1.14.0-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel`包解压缩至指定目录,此版本适用于Linux环境且依赖Scala 2.11。根据CDH的parcel管理机制执行相关操作。 **配置YARN与HDFS:** 修改`conf/flink-conf.yaml`文件以设置Flink在YARN上运行的相关参数,包括将`yarn.application-mode`设为`cluster`, `jobmanager.rpc.address`指向ResourceManager地址等。同时确保正确设置了保存状态和日志的HDFS路径。 **与Hive集成:** 要实现Flink与Hive的数据交互,请保证Hive Metastore服务正常运行,并在flink配置中添加必要的hive连接设置,例如指定`hive.metastore.uris`. **启动FLINK集群并测试作业:** 使用提供的脚本如`bin/yarn-session.sh`提交到YARN以启动Flink的Session模式或直接通过命令行方式执行应用。创建一个简单的WordCount示例来验证部署成功。 **监控与维护:** 可以通过配置好的Web界面访问地址(例如:8081)进行作业状态监测,并根据实际情况调整参数如TaskManager数量、内存分配等,以优化性能表现并维持系统的稳定运行。 通过上述步骤,在CDH 6.3.2上部署FLINK-1.14.0并与Hive集成得以实现。这不仅充分利用了CDH提供的资源管理能力,还借助Flink强大的流处理特性来应对大规模实时数据的挑战,为企业的大数据应用提供了强有力的支持。
  • Apache JMeter (apache-jmeter-5.5.zip)
    优质
    Apache JMeter 是一款广泛使用的开源压力测试工具,适用于性能评估和分析各种服务,包括静态和动态资源、Web服务器、数据库等。此版本为5.5。 Apache JMeter(apache-jmeter-5.5.zip)是一款用于测试静态及动态资源、Web 动态应用程序性能的工具。它可以模拟服务器、服务器组或网络对象上的高负载,以评估其承受能力,并分析不同负载条件下的整体表现。 该软件具备多种功能,包括但不限于: 1. 对各种应用/服务器/协议类型进行加载和性能测试:如 HTTP、HTTPS(适用于 Java、NodeJS、PHP 和 ASP.NET 等)、SOAP/REST 服务。 2. 文件传输支持:FTP 3. 数据库访问:通过 JDBC 连接数据库 4. 面向消息的中间件 (MOM) 测试:基于 JMS 的系统 5. 邮件协议测试:SMTP(S), POP3(S) 和 IMAP(S) 6. 原生命令或 shell 脚本执行 7. TCP 协议支持 8. Java 对象处理 此外,Apache JMeter 还提供了一个全面的测试开发环境(IDE),可以快速记录、构建和调试测试计划。它还支持 CLI 模式(即非图形界面模式)以及无头模式,并且可以从任何兼容 Java 的操作系统上运行,包括 Linux, Windows 和 Mac OSX。 最后,该工具能够生成完整并可即时呈现的动态 HTML 报告,方便用户从常见的响应格式如 HTML、JSON 或 XML 中解析数据。
  • Subversion 客户端
    优质
    Subversion客户端是一款用于访问和管理SVN版本控制系统仓库的应用程序。它允许用户进行文件版本控制、团队协作开发以及历史记录查看等操作,是软件开发者不可或缺的工具之一。 使用SVN客户端可以方便地下载服务器上的代码,并上传本地的更改,从而有效地管理代码。
  • ceres-1.14.0-with-eigen.tar.gz
    优质
    Ceres-Solver 1.14.0 with Eigen是集成了Eigen库的Ceres Solver优化库版本,适用于非线性最小二乘问题求解。 为了与eigen3.3.7兼容,请使用ceres-1.14.0版本。
  • TensorFlow-1.14.0-cp37-none-linux_armv7l.whl
    优质
    这是一个针对CPython 3.7版本编译的TensorFlow 1.14.0软件包,适用于基于ARM架构的Linux系统(如树莓派),支持Python环境下的机器学习和深度学习开发。 TensorFlow 1.14.0 离线版的安装不需要在线进行,适用于网速较慢或经常下载中断的情况,确保能够顺利找到资源并完成安装。
  • ONNXRuntime-Win-X64-GPU-1.14.0
    优质
    这是微软开发的ONNX运行时(ONNX Runtime)库的一个特定版本,适用于Windows 64位系统且配备GPU的设备,版本号为1.14.0。 适用于64位Windows的ONNX编译环境需要CUDA版本大于11.0。