12、谷歌云平台的持续交付与微服务架构实践

谷歌云平台的持续交付与微服务架构实践

1. 创建代码仓库

在持续交付(CD)开发过程中,下一步是创建一个仓库,用于存放管道所需的代码。在 Google Cloud 中,我们可以使用 Google Cloud Repository,这是一个私有 Git 仓库,可用于维护代码。

1.1 创建仓库步骤

  1. 打开 Google Cloud Console,在搜索框中输入“repository”,会弹出下拉菜单。
  2. 选择“Source code”,打开源仓库窗口。
  3. 创建一个名为“practicaldevopscgp”的新仓库。

1.2 初始化 Git 并推送代码

仓库创建完成后,我们可以开始初始化 Git 并将代码推送到远程仓库。具体操作如下:

# 创建 Git 仓库的基本配置
gcloud init && git config credential.https://source.developers.google.com.helper gcloud.cmd
# 使仓库成为远程仓库
git remote add google https://source.developers.google.com/p/practicaldevopsgcpcli/r/practicaldevopscgp
# 添加文件到本地仓库
git add .
# 提交文件到本地仓库
git commit -m "First commit"
# 将文件推送到远程仓库
git push --all google
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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