1、DevOps 采用指南:规模化转型的策略与实践

DevOps 采用指南:规模化转型的策略与实践

在当今快速变化的科技时代,IT 组织面临着前所未有的挑战和机遇。随着市场竞争的加剧和客户需求的不断变化,如何实现高效的应用交付和创新成为了企业关注的焦点。DevOps 作为一种新兴的文化、运动和实践,为 IT 组织提供了一种有效的解决方案。本文将深入探讨 DevOps 的相关概念、实践以及如何在企业中实现规模化的 DevOps 转型。

1. DevOps 概述

DevOps 起源于软件开发和运维之间的协作需求。随着软件系统的复杂性不断增加,传统的开发和运维模式逐渐暴露出效率低下、沟通不畅等问题。DevOps 的出现旨在打破开发和运维之间的壁垒,强调两者之间的协作、沟通和自动化。

DevOps 的根源可以追溯到敏捷开发和精益生产等理念。敏捷开发强调快速响应变化、持续交付价值,而精益生产则注重消除浪费、提高效率。DevOps 融合了这些理念,通过自动化工具和流程,实现软件的快速、频繁和可靠交付。

在实践方面,DevOps 包含了一系列的核心实践,如持续集成(Continuous Integration)、持续交付(Continuous Delivery)和持续部署(Continuous Deployment)。持续集成是指开发人员频繁地将代码集成到共享代码库中,并通过自动化测试确保代码的质量。持续交付则是在持续集成的基础上,将代码自动部署到测试环境和生产环境中。持续部署则是进一步将代码自动部署到生产环境,实现软件的快速交付。

除了核心实践外,DevOps 还包括一些支持性实践,如向左迁移(Shift Left)、架构和风险缓解、持续改进等。向左迁移是指将测试和质量保证活动提前到开发过程的早期,以尽

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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