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CVS 服务器自己用过，现在要自己配置一个cvs服务，没做之前以为很简单，但是在做了之后也是很简单，呵呵，很简单是因为我goole了很长时间，看了N个帖子教程才弄明白最简单的配置过程，反正我用cvs是为了Eclipse，cvs里面有什么其他功能我是没仔细看的，下面就把cvs的服务器配置写出来存档!
首先从http://www.cvsnt.org处下得你想要的cvsnt版本，我下的是2.5.04，安装完成后。从程序中打开cvsnt control panel（CVSNT 控制面板）。下面开始配置CVSNT，主要是创建资源并让它可以通过客户端的IDE （eclipse）来访问。
a 查看运行状态：
在about面板有个cvsnt 和 cvsnt lock二个选项，这儿可以对其进行start,stop服务
b 添加资源
在repository config面板中可以添加删除资源，这儿主要设定了repository 的name and root值。如我在这儿将name设置为\ROOT，root为D:\CVSROOT。创建后会在对应的目录下生成cvsroot文件夹及cvs相关配置文 件。 OK,确定。这个地方可以要重启服务才能生效
c 兼容：
在conpatibility option 面板上选择兼容的版本，注意一定要勾上respond as cvs 1.11.2 to version request(反正我没选，因为在配置的时候我没看到)，为了与eclipse中的cvs兼容(在eclipse中的cvs版本很可能与你cvsnt版本不同)。
好了，现在服务器上的资源路径已经设定好了。
通过IDE共享一个工程
打开eclipse新建一个项目，然后在项目上右击 /team/share project （小组/共享项目），在弹出的share project whith cvs reposity对话框中选择一个cvs路径(第一次当然是新建了)，在host中填入CVSNT的主机地址如：192.168.12.17，在 repository path中填入cvsnt中的name值如：/ROOT。user中写cvsnt所分配的用户名，password中写入密码(下面将会讲些cvs中如何管理用户)。在connection type中一般选择pserver连接类型。然后就是记住密码什么的… :-)。OK ,NEXT提示一路完成！
在客户端从cvs上导入共享工程：
在客户端的eclipse中打开cvs视图，根据CVSNT的路径及其给你所分配的用户相关信息新建一个CVS的资源路径。ok,开始引入共享工程了：
可以直接从cvs中check out出来，也可以从new/project/cvs/projects from cvs。选中你刚刚把建立cvsnt资源路径,你可以在use an existing module中看到所有的共享项目了。然后选择一个你想导入的项目check out出来到本机…. 全部完成^_^，本来想剪几个图上来的，有些麻烦，太不方便了。不过过程比较简单，很快就可以搞定。客户端将cvsnt上的工程检出是比较简单的。主要是在cvsnt上的相关配置。我在网上找了些资料，完成了如添加不同的用户。介绍有个cvsnt的GUI工具可以直接图形化操作。看介绍很easy ,下载URL:http://www.kdeopen.com(偶一直打不开，郁闷，希望各位运气比我好) 。我只好在控制台下添加删除用户了。
cvsnt用户管理
在用户管理中以下是cvs的一些命令参数
Usage: cvs passwd [-a] [-x] [-X] [-r real_user] [-R] [-D domain] [username]
-a Add user
-x Disable user
-X Delete user
-r Alias username to real system user
-R Remove alias to real system user
-D Use domain password
服务器工作在CVSNT用户单一验证方式下的时候，文件passwd定义了CVSNT的用户信息，这里面保存着用户名，用户密码，以及别名信息。默认状态下没有该文件，但是我们可以在CVSNT还工作在混合验证方式下时，用系统管理员登录，通过添加用户命令来让CVSNT自动建立一个passwd文件。
呵呵，下面才是关键，我自己创建个账号本地用cvsnt的administration模式可以登陆，用client模式就不能登陆，goole了半天终于解决了，弄好了这个cvs的基本功能就可以用了，至于什么权限分配什么的我看实际上没什么用吧。
1. 设置cvs的目录(CVSROOT环境变量) （这个应该是可以更改的）
set CVSROOT=:pserver:administrator@1.2.3.4/ROOT
这个命令是windows的环境变量设置命令不是cvs的命令！
administrator ：cvs的管理员账号一般情况下，在你新安装cvs的时候，你用的那个用户，那么这个用户默认就是cvs的管理员账号我是用administrator安装的所以这里写administrator
1.2.3.4 ：这个当然是ip啦~
/ROOT：是你的cvsROOT的name，按照上面安装的时候配置的目录这里是ROOT 而不是物理目录D:\CVSROOT的CVSROOT
2 .添加用户
登陆cvs服务器(这里使用xp的dos窗口)
cvs login 这时会让你输入管理员用户的密码，这个是你的windows用户的密码哦
有的朋友会说这个命令无效，其实刚开始的时候我这里页是无效的，原因就是没有设置cvs的环境变量（见1.）
如果不设置的话登陆的时候要写一个很长的命令，还得带参数反正我是记不住！（真不是道某些人在copy文章的时候看没看过有没有大脑,copy不要紧得给我写明白点啊，要是会的话还看你的文章干什么!弄的我郁闷半天）
cvs -d :pserver:administrator@127.0.0.1:/ROOT login
添加用户(这个方法本地登陆自娱自乐行，要是远程登陆的话是不行的，反正我的是这样)
cvs -d :pserver:administrator@127.0.0.1:/ROOT passwd -a zyx
passwd 可不是参数，是固定写法哦！
zyx 是用户名,这个是参数
之后系统提示输入密码，输入后服务器会新建一个passwd文件。该文件的内容很简单，形式如下：
zyx:YT2p2NmdmUlEg:
3.添加用户
在服务器端为Windows添加一个专门用于CVS操作的Windows帐户。所有的CVS帐户都要映射到这个Windows帐户上进行实际的操作。虽然 很多资料并没有提到需要建立Windows帐户，但我在实验中发现没有这种帐户，CVS在后边执行任何操作时都会报告没有此帐户的错误。假如这个新的帐户 叫做cvsuser。使用Windows命令
net user cvsuser cvsuserpassword /Add
cvsuser 添加的windows系统用户
cvsuserpassword 密码呗
可以添加此帐户。在添加完成之后，一定要记得将/ROOT 在服务器上的实际文件夹的权限里添加cvsuser的读写权限，否则到最后任何映射到 cvsuser的CVS帐户都会因为没有写权限无法进行正常的commit操作。首先在服务器上的资源管理器里的“工具”菜单里找到“文件夹选项”，在随后出现的“查看”选项卡里找到“使用简单文件夹共享”的项目，取消掉前面的勾，单击确定。然后右击/ROOT 所在文件夹，单击“属性”。在随后打开的对话框里可以看到“安全”选项卡。我们需要在这里添加cvsuser的读写权限。
4.为CVS添加自己的帐户。通过使用命令cvs passwd我们可以添加任意多个CVS帐户（当然，只是针对当前的Repository）。所有的帐户信息会被保存在CVSROOT目录的passwd 文件当中。然而这个文件是不能Check Out出来的，只能在服务器那里看到它，并且其保存的密码信息是被加过密的。我们可以添加cvsadmin，user1，user2，anonymous 等用户。例如添加cvsadmin时的命令是：
cvs passwd -a -r cvsuser cvsadmin
//输入cvsadmin的密码
//再次输入cvsadmin的密码
passwd 固定格式
cvsuser 这个可以是你刚才创建的windows系统用户，页可以是真正的user(不过可就有了cvs的admin权限啦)
cvs passwd -a -r cvsuser test
这样写的话就可以创建一个test用户，可以远程使用了.至于user1，user2，是什么意思我也不知道
删除用户
cvs passwd -x userName
5.总结
创建远程账户的步骤：
1、添加windows系统账户。
2、将该账户添加到当前的cvs ROOT中 net user cvsuser cvsuserpassword /Add
3、将该账户设置成当前cvs ROOT 的 admin (为了管理cvs)cvs passwd -a -r cvsuser cvsadmin
4、添加net登陆账户 cvs passwd -a -r cvsuser test
这个意思是把test映射到cvsuser上面。
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GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
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