21、持续部署规划指南

持续部署规划指南

在软件开发领域,持续集成(CI)已经成为了保障代码质量和加速开发流程的重要手段。然而,CI 仅仅是软件开发生命周期中的一部分,持续部署(CD)则是将代码从开发环境自动交付到生产环境的关键环节。本文将深入探讨持续部署的相关概念、策略以及如何通过 Jenkins 和 Argo CD 实现高效的持续部署。

1. 技术要求

在开始持续部署之前,需要确保满足以下技术要求:
- 一个正常运行的 CI 环境和一个能将 Docker 镜像推送到 Artifactory 的 CI 管道。
- 本地开发环境中安装以下工具:
- 一个集成开发环境(IDE),如 Visual Studio Code。
- Git 版本控制系统。
- 用于与 Azure 云交互的 Azure CLI。
- Kubernetes 命令行工具 kubectl。
- 用于在 Kubernetes 集群上部署工作负载的 Helm。
- 用于配置和与 Argo CD 服务器交互的 Argo CD CLI。可以从 Argo CD 发布页面 下载 Windows 版本的 CLI。

2. 理解持续部署

持续部署是一种软件开发实践,在这种实践中,代码更改在通过所有自动化测试后,会自动构建、测试并部署到生产环境,无需人工干预。CD 管道包含了 CI 管道的所有阶段,是 CI 的扩展。CI 主要处理开发周期中的构建和测试部分,而 CD 则负责更广泛的测试和部署方面。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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