18、编写首个持续集成(CI)管道的准备与实践

编写首个持续集成(CI)管道的准备与实践

在软件开发中,持续集成(CI)是确保代码质量和高效开发流程的关键环节。本文将详细介绍如何为编写首个 CI 管道做好准备,以及如何编写 CI 管道代码。

1. 前期准备工作

在编写 CI 管道之前,需要完成一系列的准备工作,包括在 SonarQube 中创建项目、在 Artifactory 中设置 Docker 仓库以及在 AKS 上创建 Kubernetes Secret。

1.1 在 SonarQube 中创建项目

在 SonarQube 中创建项目用于代码质量检查。具体操作如下:
1. 按照提示填写所需字段。
2. 点击“Set Up”按钮。

虽然目前只需完成这些步骤,但 SonarQube 项目还有许多强制和可选设置。可以通过 SonarQube 项目仪表盘的“Project Settings”部分手动配置,也可以在 Jenkins 管道代码中以编程方式配置。运行 CI 管道进行分析时,需要 SonarQube 凭证(在 Jenkins 中已有)和刚刚创建的项目密钥。

1.2 使用 Artifactory 作为 Docker 注册表

Artifactory 不仅是通用的工件仓库管理器,还可以作为 Docker 注册表,安全地存储和管理 Docker 容器映像。以下是在 Artifactory 中创建名为“docker-local”的本地 Docker 仓库的步骤:
1. 在 Web 浏览器中打开 Artifactory 实例,使用管理员凭证登录。
2. 从主仪表盘进入“Admin”部分(通常是右上角的齿轮图

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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