3、DevOps实践:持续集成与持续交付解析

DevOps实践:持续集成与持续交付解析

1. DevOps概述与业务视角

DevOps的采用并非一蹴而就,需要逐步规划和实施,以实现其承诺的价值。开发(Dev)和运维(Ops)团队可能永远不会合并为一个团队,但他们的角色会随着DevOps的采用而改变,需要共同协作,找到适合组织的协作方式并不断改进。

在交付生命周期中,开发与运维之间的差距并非快速交付的唯一阻碍,所有利益相关者都需要更好地沟通与协作。从业务角度来看,业务有以下需求:
- 可见性 :业务需要了解IT交付的应用和服务的状态,包括是否按时、按预算交付。
- 反馈 :业务需要应用交付团队提供客户和最终用户如何使用应用和服务的反馈,以确定是否实现了预期的业务价值。

2. DevOps实践分类

IBM将DevOps实践分为以下几大类:
- Think
- Code
- Deliver
- Run
- Manage
- Learn
- Culture

这些分类源自IBM Garage Method,这是一种专注于交付云原生和混合云托管应用的DevOps采用新方法。

3. DevOps核心能力:持续集成与持续交付

DevOps的核心有两个关键能力:持续集成(Continuous Integration)和持续交付(Continuous Delivery)。这两个能力是DevOps的基础,其他能力都是其扩展或支持能力,它们的目的是最小化周期时间。周期时间是指从需求或用户故事的提出到

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值