Continuous Integration实践之Environment

继续上篇文章中提到的项目为例,详见http://gull.iteye.com/admin/blogs/1129575

 

项目部署的环境主要分为:

 

  • 开发环境——开发人员或小组自己的环境
  • 开发集成测试环境(对应于mainline branch)——QA做集成测试的环境
  • 产品集成(bugs hotfix)测试环境(对应于release branch)——产品发布前的集成测试环境
  • 产品环境——真实产品部署的环境

对于CI关心的主要是开发集成和产品集成测试的2个环境,这个对项目是具有阶段性质意义的。

 

在此将以其中一个环境为例来介绍CI流程每一个阶段所用到的一些工具和服务器等等,如下列表:


 

那么这些server之间又是怎么样协作的呢?继续看看下面这张图便一目了然。



 其中CI server上我们主要部署的是Hudson;Testing server部署的则是JMeter;Maven服务器则是采用的artifactory.

 

目前我们的项目都是采用maven来构建的,且项目依赖的包既有开源的也有公司内部开发的,还有的则是合作公司内部的,在依赖包的管理和网络安全控制上比较复杂,因此我们搭建了开发环境maven私服作为代理服务器。


 

以上便是我们当前CI的开发环境。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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