11、持续集成与自动化验收测试:从理论到实践

持续集成与自动化验收测试:从理论到实践

1. 持续集成开发工作流

在软件开发中,选择合适的开发工作流对于持续集成(Continuous Integration,CI)至关重要。常见的开发工作流有以下三种:
- 主干开发工作流(Trunk-based workflow) :这是最简单的策略。只有一个中央仓库,所有项目变更都通过一个入口进入,这个入口被称为主干(trunk)或主分支(master)。团队成员克隆中央仓库以获得本地副本,然后直接将更改提交到中央仓库。这种工作流可能会导致管道经常失败,因为每个人都直接向主代码库提交代码。一旦构建失败,开发团队需要立即停止手头工作并修复问题。
- 分支开发工作流(Branching workflow) :代码被存放在多个不同的分支中。当开发者开始开发新功能时,会从主干创建一个专用分支,并将所有与该功能相关的更改提交到这个分支。这样多个开发者可以在不破坏主代码库的情况下开发一个功能。功能完成后,开发者将功能分支从主分支变基(rebase),并创建一个包含所有功能相关代码更改的拉取请求(pull request)。经过代码审查和系统自动检查后,代码被合并到主代码库。不过,这种工作流可能导致集成不够“持续”,因为一个功能的开发可能需要数周或数月,在此期间分支未集成到主代码中,而且还需要不断进行合并和解决冲突。
- 分叉开发工作流(Forking workflow) :在开源社区中非常流行。每个开发者都有自己的服务器端仓库,这些仓库在技术上是相同的。分叉意味着从另一个仓库创建一个新的仓库。开发者将代码推送到自己的仓库,当需要集成代码时,会向其他仓

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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