8、使用 Web UI 配置 GitLab

使用 Web UI 配置 GitLab

1. 索引与第三方集成

在配置时,可限制索引内容。还能连接运行在亚马逊云的 Elasticsearch 实例,若已设置,可在此指定连接设置,更多信息可访问 http://elastic.co 。
- PlantUML :可定义 PlantUML 的 URL(这是一种 API 集成)。
- 第三方服务 :能选择是否接受第三方服务,例如获取免费的谷歌云信用额度以使用谷歌的 Kubernetes 平台。
- Snowplow :这是企业版功能,一些公司想在 GitLab 中跟踪自定义事件,启用此集成后,需提供收集器 URI、站点 ID 和 cookie 域。

2. 仓库配置
2.1 仓库镜像

可创建仓库镜像,初始同步后,内容(可能包括元数据)会与远程源保持同步。同步作业会自动触发,15 分钟后超时。该设置决定用户能否设置镜像,若禁用,只有管理员可执行此任务。

2.2 仓库存储
  • 使用哈希值作为项目目录名,移动项目时只需在数据库中更改哈希引用,而非在操作系统层面移动文件夹,基于哈希的引用树搜索更快。
  • 可指定新项目的备用存储位置,若有多个位置,会随机交替使用,选择器中显示的位置取决于 gitlab.rb(Omnibus 安装)或 gitlab.yml(基于源代码的设置)中定义的存储路径。
  • 还能找到存储断路器的设置,用于处理 GitLab 底层存储的故障,使用网络文件系统(如 NF
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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