6、移动DevOps基础:加速移动应用开发与交付

移动DevOps基础:加速移动应用开发与交付

1. 移动DevOps的重要性

如今,企业越来越依赖移动应用程序。DevOps作为移动开发过程的重要组成部分,负责管理移动应用的开发和发布。为了简化开发流程并提高移动应用的质量,人们采用了持续集成(CI)、持续测试(CT)、持续交付(CD)和持续部署等技术。

移动DevOps强调开发、质量、产品和运营团队之间的协作,以确保移动应用能够快速、频繁且可靠地交付。与传统的移动应用开发相比,传统开发往往速度慢、易出错且各团队之间相互孤立。而移动DevOps通过运用DevOps原则和实践,改善了移动应用开发的速度、安全性和质量。

移动DevOps具有诸多优势,具体如下:
- 更快的开发周期
- 不同团队之间更好的协作
- 更好的质量保证实践
- 高效的部署流程
- 对客户反馈的快速响应
- 通过自动化实现成本节约
- 减少部署时间
- 确保应用程序的安全性和合规性

2. 移动CI/CD基础

如果你熟悉Web应用、后端服务或其他类型应用的DevOps基础知识,那么你已经了解CI/CD的概念。在移动开发中,CI/CD的概念相同,但有特定的任务用于构建、测试和发布移动应用。

2.1 持续规划

在实施移动CI/CD之前,团队需要就实施过程达成一致。持续规划阶段包括从利益相关者那里收集需求、创建项目计划以及确定必要的资源。这是确保应用满足用户需求并符合整体业务目标的重要步骤。

同时,需要明确移动CI/CD策略的目标,例如提高发布速度和质量、增加团队成员之间的协作或降低错

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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