27、提升 CI/CD 管道的安全性与效率

提升 CI/CD 管道的安全性与效率

1. JFrog Xray 许可证激活

要使用 JFrog Xray 的完整功能,首先需要激活许可证。具体步骤如下:
1. 在“License Details”下,点击“Activate Xray Trail License”。
2. 在出现的“Install New License”部分,将提供的 JFrog Xray 许可证密钥粘贴到文本框中。
3. 点击“Save”按钮。
4. 点击保存后,注销并重新登录,使更改生效。此时,JFrog Xray 实例应已获得许可并可全面运行。

激活许可证后,值得注意的是,Xray 没有单独的仪表板。要访问其功能,只需登录到 Artifactory 服务器,即 JFrog 平台仪表板,这种统一的方法确保了 JFrog 服务之间的无缝集成和导航。

2. 通过 CI 管道进行漏洞扫描

JFrog Xray 是一个功能强大的工具,本章将重点介绍如何在 CI 管道中利用其功能对 Docker 镜像进行漏洞扫描。具体操作步骤如下:
1. 使用 VS Code 打开 Hello World 源代码项目。
2. 创建一个名为“TestingJfrogXray”的新分支。
3. 谨慎打开 Jenkinsfile,删除“stage(‘Publish build info’) {}”指令之后的所有阶段。因为我们的唯一目标是测试 JFrog Xray 扫描阶段,所以不希望运行与 CD 相关的管道阶段。
4. 引入一个名为“stage(‘Scan Build with Xray’) {}”的新阶段,其内容如下:

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究仿真,如成本最小化、碳排放最低供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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