在一些开源项目的文件注释中,经常会见到一串类似“@version $Id: Result.php 20096 2010-01-06 02:05:09Z bkarwin $”的字符信息。它描述的是该文件当前的综合版本信息,方便我们了解更多该文件的历史信息。
以上字符串中,前面的“@version”为注释文档(如:JAVADoc,PHPDoc)的版本字段,后面的则是SVN中的版本信息。那么,这些信息是如何更新的呢?不至于手工一个个编辑吧,那每次更新前还要查一下修订号多麻烦。
答案当然不是,大多的版本控制软件都提供了该功能。在用户提交代码是,版本控制软件自动更新你的标注。在subversion中提供了一个svn:keywords的命令,通过该命令可以更新代码中标注的关键字,以包含最新的相关信息(如:修订号、修改日期等)。
命令格式:
svn propset svn:keywords "Id" prosetfile
svn:keywords参数
Id: 这是一种综合的格式,如"$Id: ProductController.php 13308 2011-09-01 09:01:02Z wbq $"
LastChangedDate: 最后被修改的时间,这个属性也可以缩写为Date。
LastChangedBy: 最后修改该源代码文件的用户名,这个属性也可以被缩写为Author。
LastChangedRevision: 最后修订的版本号,这个属性也可以被缩写为Revision或者Rev。
HeadURL: 该源代码文件所位于的 Repository 上的绝对 URL 地址,这个属性也可以被缩写为URL。
下面是一个实例
1、config.php的原始文件
<?php
/**
* DF3C 前台公用文件
* ==============================================
* 版权所有 2010-2011 http://www.df3c.com
* ----------------------------------------------
* 这不是一个自由软件,未经授权,不允许任何个人或组织传播和使用。
* ==============================================
* @date: 2011-10-7
* @author: wumh
* @version:
*/
// database host
$db_host = "localhost:3306";
// database name
$db_name = "shop";
// database username
$db_user = "root";
// database password
$db_pass = "";
2、设置keywords属性
svn propset svn:keywords "Id" config.php
注:如果使用的是TortoiseSVN这样的图形界面工具,为“右击文件->properties->new->svn:keywords”,然后输入参数Id或LastChangedDate、Author等,设置多个关键字用换行分开。
Subversion只会对明确指定关键字进行更新,未指定的关键字不会更新到文件中。
3、在config.php中加入关键字
<?php
/**
* DF3C 前台公用文件
* ==============================================
* 版权所有 2010-2011 http://www.df3c.com
* ----------------------------------------------
* 这不是一个自由软件,未经授权,不允许任何个人或组织传播和使用。
* ==============================================
* @date: 2011-10-7
* @author: wumh
* @version: $Id$
*/
// database host
$db_host = "localhost:3306";
// database name
$db_name = "shop";
// database username
$db_user = "root";
// database password
$db_pass = "";
在@version: 后面增加“$Id$”,也可以是“$LastChangedDate$”、“$Author$”等。
4、提交更新
<?php
/**
* DF3C 前台公用文件
* ==============================================
* 版权所有 2010-2011 http://www.df3c.com
* ----------------------------------------------
* 这不是一个自由软件,未经授权,不允许任何个人或组织传播和使用。
* ==============================================
* @date: 2011-10-7
* @author: wumh
* @version: $Id: index.php 21 2011-10-07 03:53:20Z wumh $
*/
// database host
$db_host = "localhost:3306";
// database name
$db_name = "shop";
// database username
$db_user = "root";
// database password
$db_pass = "";
在subversion中提交修改后,就会变为类似上面你所看到的内容。
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在web服务器中,为了提高性能,大多时候都会启用缓存策略。而缓存的机制多是围绕url实现,这样常常会导致不清空缓存不能换取最新文件的情况。为解决这种问题,我们可以在url后面增加一个$Rev$的参数。如:../style.css?v=$Rev$ 或 ../base.js?v=$Rev$
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- **修订关键字(Revision Keywords)**:在文件中自动插入版本信息的特殊字符串。 - **修订日期(Revision Dates)**:与版本相关的日期信息。 - **定位修订(Peg and Operative Revisions)**:允许指定特定版本下的操作...
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【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
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内容概要:文章详细介绍了基于Matlab/Simulink构建的增程式电动车仿真模型。该模型由电池、电机、发动机、整车动力学、控制策略和驾驶员模块六大组件构成,重点在于各模块间的能量流动逻辑。文中特别强调了功率跟随控制策略,通过PID闭环控制使发动机功率与电池需求动态匹配,优化了燃油经济性和SOC控制精度。此外,模型采用开放式架构,所有参数通过m脚本集中管理,便于修改和扩展。文章展示了模型在典型工况下的性能表现,并突出了其在科研和工程应用中的灵活性和实用性。; 适合人群:对新能源汽车技术感兴趣的工程师、研究人员以及高校相关专业师生。; 使用场景及目标:①用于研究增程式电动车的能量管理策略;②作为教学案例帮助学生理解复杂系统的建模方法;③为实际工程项目提供可复用的仿真平台。; 阅读建议:读者应重点关注模型的架构设计和关键控制算法实现,同时结合提供的代码片段进行实践操作,以便更好地掌握增程式电动车的工作原理及其优化方法。
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内容概要:本文详细介绍了多种类型的数据库索引及其应用场景,包括普通索引、唯一性索引、单个索引、复合索引、聚簇索引、非聚簇索引、主索引、外键索引、全文索引和空间索引。每种索引都有其独特的定义、要点和适用场景,并附有具体的SQL代码示例。此外,文章还对比了InnoDB和MyISAM两种存储引擎的特点,解释了脏读、不可重复读、可重复读和幻读的概念,并讨论了SQL优化的方法以及数据库事务的ACID特性。 适合人群:具备一定数据库基础知识的开发者、数据库管理员以及参与数据库设计和优化的技术人员。 使用场景及目标:①帮助开发者选择合适的索引类型以提高查询效率;②理解不同存储引擎的特点,选择最适合应用场景的存储引擎;③掌握事务隔离级别的概念,避免数据不一致问题;④学习SQL优化技巧,提升数据库性能;⑤理解ACID特性,确保数据库操作的一致性和可靠性。 阅读建议:本文内容较为全面且深入,建议读者结合实际项目需求,重点理解不同类型索引的应用场景,掌握SQL优化的基本原则,并熟悉事务处理的最佳实践。
内容概要:本文详细介绍了MATLAB中优化算法的实现方法,涵盖确定性算法(如梯度下降法)和随机性算法(如遗传算法、粒子群优化)。文章首先讲解了梯度下降法和MATLAB优化工具箱的应用,展示了如何使用fmincon解决约束优化问题。接着,文章深入探讨了线性规划、非线性规划和多目标优化的理论和实践,提供了具体的MATLAB代码示例。此外,文中还介绍了遗传算法、粒子群优化和模拟退火算法的原理及应用,并通过实例展示了这些算法在实际问题中的使用。最后,文章讨论了优化算法在工程、金融和机器学习领域的高级应用,以及调试和优化的常见策略。 适合人群:具备一定编程基础,对优化算法感兴趣的工程师、研究人员和学生。 使用场景及目标:①理解优化算法的基础理论和实现方法;②掌握MATLAB优化工具箱的使用,解决线性、非线性、多目标优化问题;③学习遗传算法、粒子群优化和模拟退火算法的具体应用;④提高优化算法的性能和可靠性,解决实际工程、金融和机器学习问题。 阅读建议:本文内容丰富,涉及多种优化算法及其MATLAB实现,建议读者先掌握基本的优化理论和MATLAB编程基础,再逐步深入学习各类算法的具体应用。在学习过程中,结合提供的代码示例进行实践,并尝试调整参数以优化算法性能。
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