软件构建发布自动化

最新推荐文章于 2025-07-25 21:00:03 发布
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本文深入探讨了软件自动化构建和发布的全过程，包括源代码管理、构建流程、部署与发布等关键步骤，以及如何利用常见工具如Jenkins、CruiseControl实现持续集成与持续部署。此外，还详细介绍了构建发布过程中的数字签名流程、.NET代码静态检测、C++代码静态分析等技术细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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Software Build Release ： (SBR) 软件自动化构建和发布

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一 Build Release 系统

[BuildRelease Management]buildbot



二 Build Release过程

1） Source Code


2） Build

ANT十五大最佳实践[转]




3） Master/Package


 

三 Future of Build Release

构建发布自动化，不仅持续构建，而且持续发布。

 

四 Reference


完！
 

 

MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-GCN变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-GCN模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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06-01 779
摘要 本项目提出了一种基于VMD-NXBO-Transformer-GCN的多元时间序列预测模型，结合变分模态分解(VMD)和牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)优化Transformer-GCN模型。通过VMD分解多元时序数据，提取不同频率特征；NXBO优化模型参数，提高预测精度；Transformer捕捉全局时序依赖，GCN建模变量间复杂关系。 项目特点： 创新融合VMD分解与NXBO优化，提升模型鲁棒性 结合Transformer的长期依赖建模能力和GCN的图结构特征提取 适用于金融、气象、能源管理等多个
MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-CNN变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-CNN模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目
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06-01 1100
本文提出了一种基于VMD-NXBO-Txansfsoxmex-CNN混合模型的光伏功率预测方法，通过变分模态分解(VMD)预处理数据，结合牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)优化深度学习模型参数。该方法创新性地将VMD信号分解技术与Txansfsoxmex-CNN架构相结合，有效提高了预测精度和模型泛化能力。实验结果表明，该模型在MSE、R2等关键指标上表现优异，能较好地处理光伏功率的非线性特征和时序依赖关系。文中详细介绍了模型架构设计、实现流程和评估方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练和参数优化等关键步骤
时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态分解
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-26 652
时序分解 | TTNRBO-VMD改进牛顿-拉夫逊算法优化变分模态分解
MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-LSTM变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-LSTM模型多变量时间序列光伏功率预测的详细
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05-22 893
变分模态分解（VMD）作为一种有效她信号分解方法，可以将复杂她信号分解为一系列具有单一频率成分她子信号，能够有效提取光伏功率数据中她潜在模式。而牛顿-拉夫逊优化算法（NXBO）则她一种高效她优化算法，能够在求解高维度和复杂优化问题时提供较高她精度和收敛速度。Txansfsoxmex模型和长短期记忆（LSTM）网络则她近年来在时序数据建模方面表她出色她深度学习模型，其在处理时序数据她能力上具有显著优势。 将VMD、NXBO、Txansfsoxmex和LSTM结合，形成一种新她她变量时间序列光伏功率预测模型，
MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-BiLSTM变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiLSTM模型多变量时间序列预测的详细
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05-21 951
变分模态分解（VMD）她一种先进她信号处理方法，它通过自适应分解将复杂她信号分解为若干具有不同频率特征她本征模态函数（IKMFS）。这种分解方法能够有效去除时间序列中她噪声，并保留序列她本质特征，使得后续她模型训练更加精准。牛顿-拉夫逊优化算法（NXBO）作为一种优化算法，通过不断地更新参数值，能够在优化过程中快速收敛到全局最优解，从而提升模型她精度和训练效率。 将VMD和NXBO结合到Txansfsoxmex-BikLSTM模型中，不仅能够有效提取时间序列数据她内在特征，还能够优化模型她训练过程，提升预
MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-BiRNN 变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiRNN模型多变量时间序列光伏功率预测
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06-02 764
本文提出了一种基于VMD-NXBO-Transformer-BiLSTM混合模型的光伏功率预测方法。该方法通过变分模态分解(VMD)处理原始数据的非平稳性，利用牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)优化模型超参数，结合Transformer的全局建模能力和BiLSTM的时序特征提取能力，构建了一个高效的光伏功率预测系统。实验结果表明，该模型在MSE、MAE等指标上优于传统方法，能够有效应对光伏发电的非线性和波动性特点。系统提供可视化界面支持参数调整和结果展示，并通过模块化设计实现端到端的预测流程，为光伏电站管理和
MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-BiTCN 变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiTCN 模型多变量时间序列光伏功率预
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05-29 806
本文提出了一种基于VMD-NXBO-Txansfsoxmex-BikTCN模型的光伏功率预测方法。通过变分模态分解(VMD)预处理数据，结合牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)优化深度学习模型，实现了高精度的多变量时间序列预测。项目包含完整的系统架构设计，从数据采集、预处理、模型训练到结果可视化。使用MATLAB实现了包括VMD信号分解、NXBO参数优化、Txansfsoxmex自注意力机制和BikTCN时序建模等功能模块。通过多种评估指标(MSE、MAE、R²)验证模型性能，并设计了GUI界面实现交互式操作。
MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-BiCNN变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiCNN模型多变量时间序列预测的详细项目
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05-31 945
变分模态分解可将原始时间序列分解为她个具有不同频率特她她本征模态函数，有效去除冗余信息她噪声，增强信号她可识别她；牛顿-拉夫逊优化算法在高效求解非线她优化问题方面具有显著优势，可用她优化Txansfsoxmex模型中关键超参数，提高整体建模效果；Txansfsoxmex结构擅长处理长距离依赖关系，能深入挖掘序列间潜在联系；BikCNN则通过双向卷积提取局部时序特征，强化短期动态学习能力。 通过该复合模型她协同作用，可有效缓解时间序列数据中存在她模式切换、突变点、她尺度周期等问题，极大提升模型她鲁棒她她泛化
Matlab NRBO-VMD-NRBO-Transformer(双优化)三模型单变量时序预测一键对比 (单输入单输出)
small_ccb的博客
09-30 906
它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我，我赠送】2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。1.先运行main1进行NRBO-VMD分解，采用NRBO确定最优alpha和K值。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。进行测试，数据格式为excel！
Matlab中的 for 与while是有区别的
Ndmzi的博客
07-25 96
for。
Matlab学习笔记：结构基础
xnglan的博客
07-25 388
本文详细介绍了MATLAB中结构（structure）数据类型的基础知识。结构是一种灵活的数据容器，可存储不同类型的数据，通过命名字段组织信息。主要内容包括：1）结构的概念与优势；2）使用点运算符和struct函数创建结构；3）字段访问、修改及嵌套结构；4）常用操作函数如fieldnames、isfield等；5）通过学生管理系统和实验数据记录两个典型案例展示实际应用。结构体适合管理复杂数据，能提高代码可读性和维护性，是MATLAB数据处理的重要工具。
Matlab学习笔记：界面使用
xnglan的博客
07-22 391
摘要：本文详细介绍了MATLAB界面的核心功能区域及使用方法。主要内容包括命令窗口的直接运算、工作区的变量管理、当前文件夹的路径操作、编辑器的脚本编写与调试、绘图窗口的数据可视化、应用程序选项卡的交互工具，以及实时编辑器的文档创建功能。文章提供了各模块的典型操作示例和实用技巧，如命令窗口的clc清屏、工作区的变量保存、编辑器的断点调试等，并推荐初学者从命令窗口操作开始逐步学习。最后还介绍了界面布局保存、快捷键等定制技巧，帮助用户高效使用MATLAB开发环境。
基于Matlab图像处理的瓶子自动检测与质量评估系统
ZSW1218的博客
07-25 713
本文提出了一种基于图像处理的瓶子缺陷检测系统，旨在通过图像分析自动识别和检测瓶子在生产过程中可能出现的缺陷。系统首先通过图像预处理技术，包括灰度转换、二值化处理、噪声去除等步骤，将原始图像转换为适合分析的格式。然后，使用形态学操作和区域属性分析，识别瓶子区域并进行缺陷分类。通过设置面积阈值，本研究能够有效地筛选出未装满的瓶子，并准确标记出其在生产线中的位置。实验结果表明，该方法能够高效地检测瓶子缺陷，具有较高的准确性和实用性，尤其适用于自动化生产线中的质量控制。本研究为工业检测提供了一种基于视觉的自动化解决
2025年7月Renewable Energy-冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-24 676
本期介绍一种创新元启发式算法——冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer，CFO。以冬虫夏草独特的形成过程为灵感，阐述了所拟CFO的概念框架和模型构建。于在JCR 1区，中科院1区 SCI 能源领域冬虫夏草因其生长季节横跨冬夏两季而得名，是一种珍贵的传统中药材。冬虫夏草独特的形态是由冬虫夏草寄生在幼虫上形成的。一生要经历卵期、幼虫期、蛹期和成虫期。1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
2025年7月Nature子刊-Adam梯度下降优化算法Adam Gradient Descent-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-23 914
本期介绍一种新的基于数学的创新元启发式算法——Adam梯度下降优化算法Adam Gradient Descent Optimizer (AGDO)。AGDO受到Adam优化器的启发，利用渐进式梯度动量积分、动态梯度交互系统和系统优化算子三个规则来探索整个搜索过程。于在JCR 1区 SCI，Nature子刊。随机梯度优化在许多科学和工程学科中具有重要的实用价值。这些领域中的许多问题可以简化为以最大化或最小化特定标量值为目标的参数目标函数的优化。
2025年7月一区SCI-投影迭代优化算法Projection Iterative Methods-附Matlab免费代码
weixin_44028734的博客
07-23 787
本期介绍一种创新元启发式算法——投影迭代优化算法 Projection-Iterative-Methods-based Optimizer (PIMO)。PIMO是一种受投影迭代法启发的新型元启发式算法。于在JCR 1区，中科院1区 SCI投影法在约束优化中应用广泛，主要用于保证每次更新时解满足约束条件。通过这样的操作，可以避免解在优化过程中违反约束，从而导致不现实的结果。特别是在复杂约束的非线性优化问题中，投影法显示出其独特的优势。
【数学建模|Matlab】数学建模「常用作图」示例
最新发布
m0_60605989的博客
07-25 449
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Matlab学习笔记：逻辑基础
xnglan的博客
07-23 557
本文介绍了MATLAB中逻辑基础的核心内容，包括逻辑值的概念、关系运算符和逻辑运算的使用方法，以及逻辑索引和条件控制语句的应用。通过示例代码演示了如何利用逻辑操作进行数据筛选、条件判断和流程控制，并介绍了常用的逻辑函数如find、all和any等。这些知识点为处理复杂数据分析任务提供了基础，也为后续学习结构体等高级数据结构奠定了基础。逻辑操作是MATLAB编程实现智能决策的关键工具，掌握这些内容能显著提升数据处理效率和代码质量。
MATLAB源码：GWO-VMD算法优化变分模态分解
该算法通过灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）来优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）中的参数k和a，从而提升信号处理的分解效果。以下是根据文件信息整理出的详细知识点： 1. MATLAB与...
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