5、持续集成与持续交付:原理、策略与实践

持续集成与持续交付:原理、策略与实践

1. 持续集成(CI)与持续交付(CD)的差异

CI 和 CD 有相似之处,但也存在一些差异。CI 着重于每次提交时集成软件,这发生在单元测试之后。而 CD 是对 CI 的扩展,在软件集成和测试完成后增加了一个环节,即构建软件并为潜在的发布做准备。

CI 非常强调测试阶段,尤其是在代码合并到主分支时。其目标是确保合并后不会丢失功能。相比之下,CD 更注重软件的构建。借助 CD,我们可以实现每日发布新软件。例如,2011 年亚马逊平均每 11.6 秒就发布一次新软件,这意味着每天有大量的发布次数。通过持续发布,我们可以自动化实现这一结果所需的任何步骤和流程。

实践 成本/变更 好处
持续集成 开发者必须使用 TDD 实践编写代码,代码必须与单元测试关联;需要设置新的 CI 服务器来监控仓库并在每次提交时启动构建;开发者必须每天至少集成一次软件;每次构建都必须有反馈 每次发布都进行测试,可减少生产环境中发布的 bug 数量;能快速识别并修复 bug,节省成本;软件每天至少集成一次,意味着每天至少可以发布一次软件;有 CI 服务器可减少测试时间,因为可以并行执行更多测试;QA 团队可以减少测试单个功能所需的测试量,有更多时间在真实场景中提高软件测试质量
持续交付 必须有强大的 CI 作为基础;必须自动化所有软件部
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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