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SVN钩子的一些简单说明

最近由于在看、SvnServer同步生产环境代码相关,特意了解了一下SVN的钩子。...1、SVN的hooks start-commit 提交前触发事务 pre-commit 提交完成前触发事务 post-commit 提交完成时触发事务 pre-revprop-change 版本属性修改前触发事务...如果在提交的时候提示过期的话,是因为冲突,需要先update,修改文件,然后清除svn resolved,最后再提交commit) 简写:svn up 6、查看文件或者目录状态 1)svn status...1、每一个以工作副本 PATH 指定的目录,都会创建在本地端,并且加入新增调度,以待下一次的提交。 2、每个以URL指定的目录,都会透过立即提交于仓库中创建。...svn cat -r PREV filename > filename (PREV 是上一版本,也可以写具体版本号,这样输出结果是可以提交的)

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    利用SVN的POST-COMMIT钩子自动部署代码

    最近配置了一台SVN服务器,用来保存自己一些小项目的代码。同时,SVN服务器也是一台前端的Web。所以希望利用SVN的POST-COMMIT钩子HOOKS,在提交代码的同时进行部署。...具体的步骤如下: 1、找到SVN项目的HOOKS目录。目录中默认会几个对应操作的钩子模板,我们需要创建一个post-commit的文件。...4、代码CO出来之后,可以进行post-commit脚本的测试了。因为svn的hooks执行的时候不带有任何的环境变量,所以我们不能通过简单的 ./post-commit 进行代码的测试。.../post-commit 这样,执行svn update 命令的用户就是svn或者apache服务器的运行用户,因此,我们需要保证代码的存放目录必须有对应用户的权限,否则,这个脚本是不能执行的。...补充,使用这个方法部署代码并不能够保证同步完成,执行 svn update 时,如果check出来的文件夹中存在和svn中重名的文件夹或者文件,会导致 update 失败,这一点需要注意。

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    深入研究SVN代码检查的关键工具:svnchecker vs. SonarQube

    一、SVN代码检查(整合svnchecker) 主要是做SVN代码提交前,对代码进行格式的校验 采用:SVN-PreCommitChecks + CheckStyle + svnchecker方案...bin/java #Classpath for executing Checkstyle rules Checkstyle.Classpath=/usr/local/svn_style/checkstyle...提交一下 二、SonarQube代码检测 Jenkins的安装看前面的即可,因服务器有限,Jenkins整合SVN的软件都安装在Jenkins服务器上面了,需要一个好一些的服务器。...sonar.hpi(2.14)、dingding-notifications(2.4.4) 1、什么是SonarQube SonarQube是一个开源的代码质量管理系统,用于检测代码中的错误,漏洞和代码规范...中,SCM (Source Control Manager) 传感器用于从版本控制系统(如 Git)检索代码提交历史记录,并提供有关每个代码行是由谁提交的以及何时提交的信息。

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    eclipse中向svn提交代码冲突的解决

    Eclipse中的svn冲突解决办法: 1. 点击提交,报错——‘SVN提交’has encountered a problem. 2. 选中无法提交的文件,点击更新操作。...“.mine”是我要提交的文件,“.r(xxx)”是我是在这个版本文件基础上修改后产生冲突的。“r(xxx+1)”是目前svn服务器最新版本的内容是这样。 3....我们通过手动处理源文件“.Java”,得到自己真实想要上传到svn的文件后。右击Team->标记为解决。默认选择第一个“标记为冲突解决”,点击OK。刚才的三个文件将消失,剩下自己的源文件。...编辑源文件为自己真正想要到svn服务器上的最新版本文件。右击Team->提交,冲突解决。 例如: 的文件,这些文件需要删掉,下次提交的时候你才能提交上去,否则还会报错。

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    【干货】Jenkins 持续集成实现系统自动化构建、测试及部署

    Jenkins 是一款流行的开源持续集成(Continuous Integration)工具,广泛用于项目开发,具有自动化构建、测试和部署等功能。...本文以 CentOS7 环境为例,总结了 Jenkins 的安装与配置、邮件功能使用,并接入著名开源项目 fastjson,以此演示 Java 项目(SVN+Maven)中 FindBugs/CheckStyle...jenkins trigger 3.3.4 版本提交触发构建 构建触发器: 只选中 Poll SCM,可指定检查 SVN 代码是否有提交的时间: ## 格式与 "Build periodically..." 相同 H/10 * * * * ## 任何时候,每隔 30 分钟就检测一次 SVN,如果有提交就启动构建 jenkins trigger 3.3.5 Build 设置 Root...下图设置的效果是: 构建失败时,向上次成功构建之后导致构建失败的 SVN 提交的人员发送邮件; 构建成功时,向上次成功构建之后有 SVN 提交的人员、还有“Project Recipient List

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    要想代码写的好,这几款IDEA插件你离不了!

    Codota 这个插件用于智能代码补全,它基于数百万Java程序,能够根据程序上下文提示补全代码。相比于IDEA自带的智能提示来说,Codota 的提示更加全面一些。...如果你看过我写的轮子的话,可以发现我为每一个项目都集成了 CheckStyle,并且设置了 Git Commit 钩子,保证在提交代码之前代码格式没有问题。...一般情况下,我们都是将其集成在项目中,并设置相应的 Git 钩子。网上有相应的介绍文章,这里就不多提了。...如果你需要自定义代码格式检测规则的话,可以按照如下方式进行配置(你可以导入用于自定义检测规则的CheckStyle.xml文件)。 ? 使用效果 配置完成之后,按照如下方式使用这个插件! ?...04 SonarLint:帮你优化代码 SonarLint 帮助你发现代码的错误和漏洞,就像是代码拼写检查器一样,SonarLint 可以实时显示出代码的问题,并提供清晰的修复指导,以便你提交代码之前就可以解决它们

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    SVN工具分析

    说得简单一点SVN就是用于多个人共同开发同一个项目,共用资源的目的。 TortoiseSVN 是 Subversion 版本控制系统的一个免费开源客户端,可以超越时间的管理文件和目录。...三、SVN Hooks(钩子)介绍 SVN在版本库发生事务的时候,我们需要做一些别的事情,比如说提交的时候必须写log,检查提交的代码等等一些操作。...SVN提供了钩子(hooks),可以写一些hooks脚本来实现日志、代码的检测,并且可以控制提交是否能够成功。...服务端与客户端钩子脚本触发顺序如图: 四、服务端、客户端钩子分析 如果需要配置共有的一些规则,比如说提交的时候日志的样式、长度、是否包含BUG号等一些信息的时候,可以在SVN服务端写钩子脚本。...要执行的命令行: 本地钩子脚本路径 例如本次需要做的工具需要用到提交之前的钩子,配置如下 SVN客户端钩子,每一种钩子在调用脚本的时候,都会传入一定的参数, 所有的参数类型如下: PATH 指向临时文件的路径

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    从入门到精通:详解SVN版本控制系统的使用方法

    版本号和标签:SVN为每个提交的版本分配一个唯一的版本号,用于标识不同的代码状态。开发人员还可以使用标签(tag)来标记项目中的重要里程碑或版本。...URL,-m选项用于指定提交信息,描述创建标签的目的。...SVN提供了多个钩子点,可以在这些钩子点上执行脚本来实现各种自定义操作,例如验证提交、自动构建、发送通知等。SVN存储钩子脚本的目录通常位于仓库的hooks目录下。...常见的钩子点包括:pre-commit:在提交事务之前触发,允许验证提交或拒绝提交。post-commit:在提交事务之后触发,允许执行与提交相关的操作,如发送通知或更新其他系统。...此外,SVN还提供了钩子(Hooks)机制,允许在特定的版本控制操作发生时触发自定义的脚本或程序。可以利用钩子来实现各种自定义操作,如验证提交、自动构建和发送通知等。

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    AnomalyBERT:用于时间序列异常检测的预训练BERT

    核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练,让BERT具有判别异常片段的能力,再应用到下游时间序列异常检测任务中。...在经过大量数据的训练后的BERT,就具有了判别时间序列每个片段是否异常的能力。 2、模型细节 下面主要从异常样本生成、模型结构、训练方式3个部分,介绍AnomalyBERT的模型细节。...异常样本生成,主要目的是将一个正常的时间序列处理成某个片段异常的序列,通过这种方式实现有监督的训练。...如何构造这个数据对最终效果影响非常大,因此需要针对下游任务选择最适合的异常数据构造方法。例如本文中提到的4种异常数据构造方法,都暗含了一些对异常数据形态的先验假设。...可以看到对于异常部分,模型的预测打分是明显偏高的,能够正确识别时间序列中的异常片段。第二列是表示的TSNE分布,异常部分的表示与正常部分的表示在分布中可以得到一定程度的分离。

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    6种用于文本分类的开源预训练模型

    迁移学习和预训练模型有两大优势: 它降低了每次训练一个新的深度学习模型的成本 这些数据集符合行业公认的标准,因此预训练模型已经在质量方面得到了审查 你可以理解为什么经过预训练的模特会大受欢迎。...它的性能超过了BERT,现在已经巩固了自己作为模型的优势,既可以用于文本分类,又可以用作高级NLP任务。...自回归模型用于预测下一个单词,使用的单词在已有的单词之前或之后出现。但是,不能同时处理前面和后面的单词,只能处理一个方向。...对于合并的任务,也相应地计算损失 将上一个任务的输出增量地用于下一个任务。...例如,任务1的输出用作任务1、任务2的训练;任务1和任务2的输出用于训练任务1、2和3等等 我真的很喜欢这个过程,他非常直观,因为它遵循人类理解文本的方式。

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    SVN之深入了解

    说得简单一点SVN就是用于多个人共同开发同一个项目,共用资源的目的(代码仓库)。...工作方式 SVN他是集中式的管理方式运行的,集中式代码管理的核心是服务器,所有开发者在开始新一天的工作之前必须从服务器获取代码,然后开发,最后解决冲突,提交。所有的版本信息都放在服务器上。...前面没有介绍到SVN的另一个特点,那就是钩子,这里最后给大家补充一个钩子的内容,钩子其实就是一个脚本 比较常用的钩子: 钩子脚本 说明 post-commit 在提交完成并且成功创建版本之后执行该钩子...对文件进行加锁操作之前执行该脚本 post-lock 对文件进行加锁操作之后执行该脚本 下面进行两个svn钩子生产的应用场景举例 pre-commit:限制上传的文件扩展名已经文件的大小,强制要求提交时输入信息...post-commit:提交代码后进行自动周知,并且触发checkout程序,然后实时rsync推送到服务器 钩子的默认每个项目下面的hooks目录下 [root@A-node hooks]# pwd

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    CentOS7安装配置SVN及SVN Hook实战

    Apache Subversion(简称SVN,svn),一个开放源代码的版本控制系统;用来管理文档,程序代码等文档的版本;svn相对git来说有点古老,是一个中心控制的版本控制系统,时至今日仍有不少企业依然使用...hooks 钩子之一,用于控制向版本库中提交时的动作;比如很多开发人员提交代码到库中时不填写备注信息,导致后期回滚时或检查时找不到对应的说明,因此可以通过pre-commit钩子来强性让提交代码时填写点信息...;这个文件默认是shell可执行文件;也可以是其他语言写的可执行文件; 以下就是强制提交代码时需要填写信息的钩子,作为默认的模板放在svn数据根目录下~ [root@localhost ~]# cat...四、svn之post-commit钩子使用 1、post-commit钩子说明 post-commit钩子默认和pre-commit钩子一样是没有启用的(所有钩子函数默认都没有 启用);但默认都有一个模板...如图: 总结: 我们通过svn管理版本,可以实现提交,回溯版本的功能,通过svn hooks可以完成提交前的处理,和提交后的处理工作;这里只是抛砖引玉,一般中小企业可以使用,比如提交后结合 rsync把更新的内容推到前端服务器上

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    Bioinformatics | MICER: 用于分子图像字幕的预训练编码-解码架构

    但目前研究不足,存在局限性,因此没有得到充分的利用。 结果 MICER是一个基于编码器-解码器的、用于分子图像识别的重构架构,它结合了迁移学习、注意机制和几种策略,以加强不同数据集的有效性和可塑性。...图2 原子数和SMILES序列长度统计图以及识别性能与分子复杂性的趋势 图3 数据量对识别性能的影响 表2预训练编码器对性能的影响 3.3 预训练编码器 Base CNN是一个简单的浅层CNN,包含三个...对于DenseNet121和VGG16的结果也可以得出类似的结论,它们包含121层和16层,SA值分别为81.41%和71.38%。然而,作者希望找出更多有效的模型用于分子图像字幕。...在未来,将探索更先进的预训练框架来适应编码器或解码器。...图5 注意力权重图示 4 总结 本文中,作者介绍了一种基于编码器-解码器的架构,称为MICER,用于分子图像字幕,具有良好的可塑性。MICER结合了迁移学习和注意力机制。

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    BERT - 用于语言理解的深度双向预训练转换器

    在结果上看来, BERT 模型只通过添加一个额外的输出层来进行微调,就能够创建出 state-of-the-art 模型用于各种不同的任务。...这些学习特征通常作为特征被用于下游模型。Peters 等人提出的 ELMo 模型将传统的 word embedding 推广至另一个维度。...主要的限制就是现有的模型都是单向的,这限制了可以被用于预训练的结构选择。...对应于该 token 的最终隐藏状态(即,Transformer的输出)被用于分类任务的聚合序列表示。如果没有分类任务的话,这个向量是被忽略的。 SEP:用于分隔一对句子的特殊符号。...有两种方法用于分隔句子:第一种是使用特殊符号 SEP;第二种是添加学习句子 A 嵌入到第一个句子的每个 token 中,句子 B 嵌入到第二个句子的每个 token 中。

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