vscode如何提交svn代码
时间: 2023-12-16 16:03:46 浏览: 103
VS CODE 使用SVN插件的方法步骤
5星 · 资源好评率100%要在 VS Code 中提交 SVN 代码，您需要安装 SVN 插件。以下是一些步骤：
1. 打开 VS Code，单击“扩展”图标，搜索“SVN”，然后安装“VisualSVN”。
2. 在 VS Code 中打开您的项目文件夹。
3. 单击“查看”>“命令面板”，或使用快捷键 Ctrl+Shift+P。
4. 在命令面板中，输入“Visual SVN”并选择“Visual SVN: Commit”。
5. 在弹出的窗口中，选择要提交的文件并输入提交消息。
6. 单击“提交”按钮，您的代码就会被提交到 SVN 仓库中。
注意：在提交之前，请确保您已经配置了 SVN 仓库的 URL、用户名和密码。
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
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