10、云开发自动化:Azure DevOps、GitHub Actions 与现代部署策略

云开发自动化:Azure DevOps、GitHub Actions 与现代部署策略

1. 公共项目资源

公共项目可获得 10 个由 Microsoft 托管的并行管道以及无限制的使用分钟数。不过,由于近期产品中检测到可疑活动(主要是加密货币挖矿),你可能需要填写相关表格才能获取免费资源,具体表格链接为: https://devblogs.microsoft.com/devops/change-in-azure-pipelines-grant-for-public-projects/

2. CI/CD 多阶段 YAML 管道演示

此演示基于 GitHub 上的公共仓库: https://github.com/unaihuete-org/SRE_with_azure_devops_yaml ,你需要将其 Fork 或导入到你的 Azure DevOps 项目中。该仓库包含:
- 一个简单的 .NET Core 3.1 网站
- 用于部署 Azure App Service 的 ARM 模板
- Azure Pipelines YAML 模板

2.1 创建服务主体

为了将解决方案部署到目标 Azure 订阅,需先创

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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