《持续交付》第12章 数据管理

最新推荐文章于 2025-06-23 10:59:25 发布
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#持续交付 #思维导图 #数据管理

博客涉及持续交付和数据管理等信息技术相关内容，虽未给出具体内容，但从标签可知重点关注这两方面，持续交付可实现软件快速稳定发布，数据管理能保障数据有效利用。
第十二篇:持续交付：提升产品质量和交付效率的方法论
AI天才研究院
07-31 2342
持续集成、持续部署（Continuous Integration and Continuous Delivery/Deployment）是一个很重要的实践，它能够将开发人员提交的代码经过自动化构建、测试并部署到预生产环境中，从而保证应用的高质量交付。基于持续集成、部署可以降低部署风险、缩短交付周期、提升软件质量。因此，持续交付已经成为DevOps的一项主要内容。
DAMA-CDGA 练习题 - 第15章 数据管理成熟度评估
qq_37123008的博客
08-29 1122
CDGA 练习题 - 第15章 数据管理成熟度评估
《持续交付》（五）数据管理与版本控制实践
技术玄关
04-10 581
引言 本文是《持续交付》一书学习总结的第五篇。主要内容涉及数据管理以及Git分支管理的实践。 数据管理 软件代码的部署可以简单地用新的版本替换旧的版本，但是数据可不是如此。自从产品上线后，数据就一直在增长，每个版本发布时，数据可能都是全新的。然而，有时我们的确有这样的需求，去改数据的结构或者内容。这就要求我们在做出修改的同时，保证产品运行和部署的可靠性。 首先，数据库的部署也需要脚本化。与代码部...
《持续交付》第11章 基础设施和环境管理
microPAO的博客
05-23 303
持续交付之二——配置管理
RO_wsy的专栏
05-07 2633
第二章 配置管理1. 引言 定义: 配置管理是指一个过程, 通过该过程, 所有与项目相关的产物, 以及他们之间的关系, 都被唯一的定义, 存储, 检索和修改 2. 使用版本控制2.1. 对所有内容进行版本控制至少要将那些用于重新创建应用程序的安装文件和安装环境所必需的所有信息保存在版本控制库中，包括 代码 文档 工具 构建环境的信息 持续集成，自动化测试，一键式部署的前提都是所有与项目相关的内容
《持续交付2.0》读书笔记-01
Winter0813的博客
08-19 651
《持续交付2.0》读书笔记-01（第1-3章）精益思想Q & ACases双环模型4个核心原则 精益思想 Q & A 什么是精益思想？ Cases 双环模型 4个核心原则
《持续交付：发布可靠软件的系统方法》- 读书笔记（十二）
u010230019的博客
11-08 342
无论是为开发人员创建一个新的本地数据库，还是为测试人员升级系统集成测试（Systems Integration Testing，SIT）环境，或者作为发布过程的一部分迁移生产环境中的数据库，都应该能够使用这些脚本来管理交付流程中的每个数据库。比如，对于那些操作数据集只是某种暂存方式（transient）的项目，或者数据是预定义好的那些项目（比如，某个系统在运行时把数据库仅作为只读的数据源），只要清除前一个版本，并用一份新的副本代替它，或者从已存储的版本中重新创建一份新的数据就行了。这是一种简单有效的策略。
第1章 数据管理
weixin_42749734的博客
03-20 1215
数据管理是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。
第十五章数据管理成熟度评估6分
weixin_48277834的博客
04-25 1268
每个级别有各自的特性，从初始级到优化级。
第十五章 数据管理成熟度评估5分
weixin_48277834的博客
08-15 1418
数据被视为组织的推动者；具有扩展能力的流程和工具；减少手工处理过程；流程结果（包括数据质量）更具可预测性。【企业级】
【数据治理CDGA笔记】第一章：数据管理
weixin_38602383的博客
07-07 937
CDGA数据治理理论体系-数据 管理
《DAMA数据管理知识体系（原书第2版修订版）》第一章：数据管理
tianp123的博客
06-23 1589
首先是dma车轮图，看清楚了，中间是数据治理，这是核心。他不是凭空想出来的，得从公司的业务战略出发，看看业务需要什么样的数据，怎么获取，怎么管好，怎么用好，怎么防风险。挑战来了，第一个挑战就是数据这玩意儿太特殊了，不像房子车子，看得见摸得着，数据看不见摸不着，但又耐用，复制容易，丢了就麻烦了，还能同时给多人用，还能变出新数据。所以管理数据就得跟着他的生命周期走，重点关注哪些环节，数据怎么来的，怎么用的，质量怎么保证，原数据怎么管，安全怎么保障，还有别什么都管，要聚焦关键数据，把那些冗余、过时、不重要的。
基于深度学习的计算机视觉：原理与实践（上部）
02-19
本课程适合具有一定深度学习基础，希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域，应用非常广泛，如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异，网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术，从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务，包括图像分类、目标检测、图像分割（语义分割、实例分割、全景分割）、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成（利用生成对抗网络）。本课程注重原理和实践相结合，逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇，图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow)，学员可快速上手。通过本课程的学习，学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络，掌握相关技术原理和算法，有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外，深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人优快云博客。本课程提供课程资料的课件PPT（pdf格式）和项目实践代码，方便学员学习和复习。本课程分为上下两部分，其中上部包含课程的前五章（课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割），下部包含课程的后四章（人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成）。
《人工智能》—— 思维导图
数智物语
05-17 5694
文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。 来源 | xingoo（ID:xingoo_ml） 李开复写的这本书，主要讲述了什么是人工智能，面对人工智能我们要做什么，算是入门的科普书籍。 图片来源：豆瓣 全书共分为6个章节，6个主题： 人工智能现状 人工智能...
嵌入式外设管理框架EPMF是一个专为机器人及工业控制领域设计的高可靠事件驱动可配置的嵌入式设备外设统一管理中间件它通过分层控制架构实现了应用层管理层与驱动层的清晰解耦.zip
12-30
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运维-指针-24-动态内存和静态内存的比较.swf
12-30
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多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）
最新发布
12-30
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法，适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型，旨在应对电力系统中多源输入（如可再生能源）的不确定性，提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路，包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理，并通过Matlab编程实现算法求解，提供了完整的仿真流程与结果分析。此外，文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例，涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向，展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题；②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进；③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练，深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程，同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
TopGPU_wikidoc_25044_1767078265197.zip
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面向AI编程助手深度优化的上下文智能处理与工程化管理系统_专注于为Claude和Cursor等AI代码助手提供标准化上下文提取智能优化与高效传递机制的开源引擎_通过构建多层级上下.zip
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基于微服务架构的持续交付与DevOps实践
最初，作者在面试中被问及“什么是持续交付（Continuous Delivery）”时坦承无知，但通过反思过往项目维护中的痛点——如手动部署、环境不一致、数据库迁移困难、测试覆盖率低等——逐渐意识到自动化在整个软件生命...
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