基于神经网络的过程自调节持续集成工具设计与实现

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基于神经网络的过程自调节持续集成工具设计与实现

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基于神经网络的过程自调节持续集成工具设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章引言	第11-17页
1.1 研究背景	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-14页
1.2.1 DevOps流水线实践平台	第13页
1.2.2 过程自调节持续集成工具	第13-14页
1.3 论文主要工作和贡献	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章相关理论与技术	第17-25页
2.1 DevOps	第17-21页
2.1.1 DevOps概念及流程	第17-19页
2.1.2 持续集成	第19-21页
2.2 神经网络	第21-22页
2.3 本章小结	第22-25页
第三章基于神经网络的支持过程自调节持续集成框架	第25-37页
3.1 框架概述	第25-27页
3.2 数据准备	第27-29页
3.3 数据处理	第29-31页
3.4 神经网络模型构建	第31-35页
3.4.1 神经网络过程和基础要素	第31-34页
3.4.2 模型架构	第34-35页
3.5 本章小结	第35-37页
第四章 DevOps流水线实践平台的设计与自调节模块的实现	第37-55页
4.1 项目概述	第37页
4.2 系统需求分析	第37-42页
4.2.1 系统用例分析	第37页
4.2.2 功能需求分析	第37-42页
4.3 系统架构设计与模块设计	第42-48页
4.3.1 架构设计	第42-44页
4.3.2 项目代码管理模块设计	第44-45页
4.3.3 流水线管理模块设计	第45-47页
4.3.4 自调节集成模块设计	第47页
4.3.5 自动测试模块设计	第47-48页
4.3.6 容器镜像管理模块设计	第48页
4.4 系统实现	第48-53页
4.4.1 系统实现技术	第49-50页
4.4.2 自调节集成模块实现	第50-53页
4.5 本章小结	第53-55页
第五章模型评估和案例研究	第55-65页
5.1 模型评估方法	第55-56页
5.2 模型评估示例案例	第56-57页
5.3 多案例测试结果	第57-63页
5.4 本章小结	第63-65页
第六章总结和展望	第65-67页
6.1 总结	第65页
6.2 工作展望	第65-67页
参考文献	第67-71页
简历与科研成果	第71-73页
致谢	第73-75页
附录	第75-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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