CI Weekly #2 | 如何优化开发流程,实现项目持续集成?

【GAN】pytorch-CycleGAN-and-pix2pix开源项目训练自定义数据集 Github:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 一、概念简介 图像转换:将一张图片转换为不同风格的图片,如将一张灰度图变成彩色图,素描图换成实物图。 pix2pix:需要成对的数据集,两个不同域的图像一一对应。 CycleGAN:不需要成对的数据集,只用两个不同域(domain)的图像集合X和Y,两个集合中的图像不是一一对应的。 二、训练pix2pix模型 2.1 combine_A_and_B datasets/combin 阅读详情

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CI Weekly 围绕『 软件工程效率提升』 进行一系列技术内容分享,包括国内外持续集成、持续交付,持续部署、自动化测试、 devops 等实践教程、工具与资源,以及一些工程师文化相关的程序员 Tips 。同步于 flow.ci Blog、微信公众号、官方微博,知乎专栏,简书,欢迎关注或投稿:)

说到创业团队的项目研发和管理实践,有很多很有价值的『经验之谈』。本期收集了一些团队的持续集成、部署、自动化测试相关的工具与实践分享,来看看吧~

『 持续集成相关实践 』

聊聊创业团队的项目管理如何面向开发人员优化

这篇文章涉及开发环境搭建,代码管理,需求生命周期管理,项目进度管理,研发阶段的产品测试和反馈,持续集成和持续发布等等,分享了其中的一些管理经验和工具分享,非常实用!( via :@wangchao0721)

浅谈GRAB的持续集成和持续部署

作者zhchang在gopher china 2016大会上面做了个关于 GRAB 的持续集成和持续部署(CI/CD)的分享。(via: zhchang)

Continuous Integration & Deployment for iOS Projects

关于 iOS 项目的持续集成与管理,中文翻译版见这里.(via: Twitter@Matt Oakes)

基于 KIF 的 iOS UI 自动化测试和持续集成

客户端 UI 自动化测试是大多数测试团队的研究重点,本文介绍猫眼测试团队在猫眼 iOS 客户端实践的基于 KIF 的 UI 自动化测试和持续集成过程。(via: 美团点评技术团队)

如何实现 Android 应用的持续部署?

这篇文章将通过实际的教程向大家展示使用 flow.ci实现 Android 应用自动化持续集成,并将 APK 文件部署到 fir.im 应用内测平台。内测分发完成后,自动通知参与测试人员的一系列步骤,自动化完成整个开发流程。 (via : @风起云飞flowci)

『 自动化测试&代码质量 』

打造心目中理想的自动化测试框架(AppiumBooster)

“AppiumBooster基于 Appium 实现,更简单和易于使用;测试人员不用接触任何代码,就可以直接采用简洁优雅的方式来编写和维护自动化测试用例。”对于 自动化测试用例有疑惑的,来看看作者的解决方案。(via :DebugTalk )

移动APP自动化测试框架对比

本文通过分析几种自动化框架的异同,使测试人员在选择自动化框架时有所参考。(via : TMQ[solinazhao] )

The Life of a Software Tester

What is Software Testing? 关于 软件测试工程师,这里有非常有趣开阔的角度。(via :dzone.com)

『 DevOps 』

10年研发老兵:如何构建适合自己的DevOps工具与平台

15个 DevOps list 让你更全面地 DevOps,读完受益匪浅。(via : Twitter@eon01 )

谈谈互联网后端基础设施

基础服务设施做到哪些才能够保证业务的稳定可靠、易维护、高可用呢?(via :飒然Hang )

『 工程师文化 』

湾区日报是如何运作的?

湾区日报主理人 用一篇文章解释了如何利用自动化的技术工具运作湾区日报,有非常大的借鉴意义。(via :湾区日报BayArea)

什么是真正的程序员

文章略长,但是耐心读完,你肯定会受益良多!(via : 自博客园:削微寒翻译)


以上是 CI Weekly #2 的所有技术分享,
如有问题,请联系我们~

Happy building!
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25、量子计算:中性原子与约瑟夫森结量子比特 本文详细探讨了中性原子和约瑟夫森结两种量子比特在量子计算中的应用。中性原子量子比特利用光晶格实现量子态的操控,具有长相干时间的优势,但面临可扩展性和多量子比特操作的挑战;而约瑟夫森结量子比特基于超导技术,结合半导体制造工艺,具有低耗散和潜在的高可扩展性,但在参数控制和环境干扰方面存在难题。文章还比较了这两种方案的性能、应用场景及未来发展趋势,展望了它们在量子计算发展中的潜力与突破方向。 阅读详情

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风起云飞FIRim
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