Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Изменение рабочего пространства системы управления версиями в Matlab для MSSCCI

Я сделал ошибку, используя рабочее пространство, которое я использую для своих проектов Visual Studio, когда я настроил интеграцию Matlab Team Foundation Server через MSSCCI. Это проблема, потому что MSSCCI принудительно преобразует рабочее пространство из локального в серверное, а это нежелательно для моих проектов Visual Studio.

Таким образом, чтобы решить эту проблему, я создал отдельное рабочее пространство сервера только для Matlab, но я не могу понять, как переключить Matlab для использования нового рабочего пространства. Это неприятно, потому что любые изменения, которые вы вносите в рабочую область (переименование или перемещение сопоставленных каталогов Matlab), заставляют MSSCCI выдавать бесконечную последовательность сообщений об ошибках. Я копался в окне настроек в Matlab, но у него нет возможности сделать это.

Как заставить Matlab переключиться на новое рабочее пространство?

matlab version-control msscci
02.02.2015

Ответы:


1

Единственная возможность настроить сервер управления исходным кодом и информацию о рабочей области — это первоначальная настройка; как только вы зафиксируете эти настройки, у Matlab нет интерфейса для их изменения.

Однако Matlab сохраняет всю эту информацию в простом текстовом файле, поэтому мы можем просто отредактировать ее самостоятельно. Откройте файл %APPDATA%\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2014a\mw.scc, и вы увидите все сопоставления файлов, включенные в этот текстовый файл. Просто выполните поиск и замену, чтобы изменить имя вашего старого рабочего пространства на новое. (Обязательно сделайте это, пока Matlab закрыт)

Обратите внимание, что как только вы измените свое рабочее пространство, вы должны убедиться, что сопоставленные файлы также перемещены в новое рабочее пространство (например, в Visual Studio); если вы забудете это сделать, вы столкнетесь с повторяющимися сообщениями об ошибках от MSSCCI, жалующимися на то, что каталоги сопоставляются с другим рабочим пространством.

02.02.2015
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..