В черепахе svn возможно ли объединить две ревизии в стволе (а не две ветки)? ! [альтернативный текст] [1]
объединение двух или более ревизий
22.07.2009
- Если я правильно понимаю ваш вопрос, это дубликат stackoverflow.com/questions/1159911 22.07.2009
Ответы:
1
В svn вы объединяете изменения в рабочую копию; ревизия представляет собой статическое дерево. Конечно, вы можете использовать svn merge, чтобы применить изменения между двумя ревизиями к вашей рабочей копии.
Фактически, svn на самом деле вообще ничего не знает о стволах или ветвях - ветки - это просто соглашение о том, что копии с историей рассматриваются как ветки.
22.07.2009
2
С этим не должно быть проблем.
Если используемый вами клиент svn выдает ошибку, вы всегда можете перейти от ревизии, которую хотите объединить, а затем использовать эту ветку.
22.07.2009
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..