ccnet+web deploy远程发布

本文详细介绍了如何使用CruiseControl.NET进行自动化构建和部署的过程,包括配置项目的源代码控制、构建任务、发布设置及邮件通知等关键环节。通过具体的XML配置示例,展示了如何集成MSBuild和MSDeploy实现持续集成。

<cruisecontrol xmlns:cb="urn:ccnet.config.builder">
<project>
<name>Test</name>
<labeller type="defaultlabeller">
<prefix>Test-1-</prefix>
<incrementOnFailure>false</incrementOnFailure>
<labelFormat>00000</labelFormat>
</labeller>
<webURL>http://localhost/ccnet/server/local/project/Test/ViewProjectReport.aspx</webURL>
<triggers>
<intervalTrigger seconds="60"/>
</triggers>
<modificationDelaySeconds>2</modificationDelaySeconds>
<sourcecontrol type="svn">
<trunkUrl>http://10.2.3.23:81/svn/Test</trunkUrl>
<executable>C:/Program Files (x86)/VisualSVN Server/bin/svn.exe</executable>
<username>XXX</username>
<password>XXXXXX</password>
</sourcecontrol>
<tasks>
<msbuild>
<executable>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\MSBuild.exe</executable>
<workingDirectory>C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\Test\WorkingDirectory</workingDirectory>
<projectFile>Test.sln</projectFile>
<buildArgs></buildArgs>
<logger>C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\ThoughtWorks.CruiseControl.MsBuild.dll</logger>
<targets>Build</targets>
</msbuild>
<exec executable="C:\test.bat" />
<exec executable="C:\deploy.bat" />
</tasks>
<publishers>
<buildpublisher>
<sourceDir>C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\Test\WorkingDirectory</sourceDir>
<publishDir>C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\Test\HistoryVersion</publishDir>
</buildpublisher>
<merge>
<files>
<file>C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\Test\WorkingDirectory\results.xml</file>
</files>
</merge>
<xmllogger/>
<modificationHistory/>
<statistics/>
<email mailhost="smtp.qq.com" mailport="25" mailhostUsername="XXXXXX@qq.com" mailhostPassword="XXXXXX" from="XXXXXX@qq.com" includeDetails="true">
<users>
<user name="wxm" group="Test" address="XXXXXX@qq.com" />
</users>
<groups>
<group name="Test" notification="always" />
</groups>
</email>
</publishers>
</project>
</cruisecontrol>

test.bat 文件

msbuild "C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\Test\WorkingDirectory\Test\Test.csproj" /t:Package

deploy.bat 

msdeploy -source:contentpath="C:\Program Files (x86)\CruiseControl.NET\server\Test\WorkingDirectory\Test\obj\Debug\Package\PackageTmp\" -dest:contentpath="c:\deploy",includeAcls=false,computername="https://localhost:8090/msdeploy.axd?Site=Test",authType=Basic,userName=administrator,password=pass@word1 -allowUntrusted -verb:sync

此时将msbuild和msdploy的安装路径已加入环境变量

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/GreenGrass/archive/2012/10/22/2734005.html

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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