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集成学习
持续
集成学习
笔记-入门篇(10)小结
经过一个多月学习各类材料、做试验,以及一周左右编写、整理学习笔记的过程,入门级的CI学习也算告一段落了。说一下阶段性的心得体会吧。先讲一下为什么这么安排学习笔记的内容吧:在一个以项目团队为主体的开发环境中(需要对团队成员进行适度的管理,所以有了《学习笔记9》),首先要搭建好CI的实施环境(《学习笔记2&3:工具选择和环境搭建》),并在持续集成高效地、自动化地工作(《学习笔记4&5&6:持续集成自动
leijiantian
·
2012-09-03 09:00
maven
工作
SVN
测试
文档
工具
持续
集成学习
笔记-入门篇(9)团队管理:成员&权限设置、成果追踪与结果通知
笔者认为,即便项目团队内只有一个人做开发,CI的支持作用也很大。何况实际工作是团队作战,哪怕这个团队只有3、5个人。此时,团队成员管理中的一部分工作就与持续集成挂上钩了。笔者目前能想到的主要有三方面工作:l 成员及权限设置:项目成员的文档、源代码操作权限设置;内部网站上的成员信息展示l 成果追踪:项目成员何时、提交了哪些源代码,这些工作应可以追踪到l 结果通知:构建结果应能自动定位问题来源,并通知
leijiantian
·
2012-09-03 09:00
maven
工作
SVN
properties
permissions
版本控制系统
持续
集成学习
笔记-入门篇(8)成果管理自动化(二):maven项目站点管理
《学习笔记(7)》中提到了软件开发有两个重要的成果,第二个就是软件设计、开发时产生的文档。如何将这些文档及时在团队内部发布,让所有成员能够及时知道团队和自己所处的工作阶段,并快速地查找开发产生的技术文档信息,从而缩短查询时间和成本,就需要借助Maven的site功能了。Maven的site功能很令人称赞,它可以快速生成一个用于项目开发的内部技术网站。通过把各类项目文档整合进这个网站,就能够让团队成
leijiantian
·
2012-09-03 09:00
maven
SVN
文档
javadoc
SharePoint
tortoiseSVN
持续
集成学习
笔记-入门篇(7)成果管理自动化(一):版本号的管理
经过自动化持续集成工作之后,一般会产生两类重要成果:1、提供给用户使用的软件产品2、软件设计、开发时产生的文档毋庸置疑,软件产品本来就是我们工作的目标物。在实际工作中,尤其是在给企业做定制化的MIS系统时,很难说只给用户一次性提供产品,往往需要不断升级,从而向客户提供多个版本的产品(其实商业软件、开源软件、网站等也是如此)。在配置管理中,版本号是管理软件产品发布、部署(上两篇笔记已经探讨了如何实现
leijiantian
·
2012-09-03 09:00
maven
工作
SVN
产品
tags
tortoiseSVN
持续
集成学习
笔记-入门篇(6)持续集成自动化(三):具体实现方式二
持续集成自动化的第二种实现方式思路:以开发工具生成的项目(或者开发者自己规定的目录结构)为核心,调整Maven的POM配置文件,用于项目开发和CI构建。 一、基本步骤1、准备阶段1.1. 通过Eclipse生成项目,并结合自身需求修订项目结构,以用于构建(工作空间)1.2. 生成POM.xml文件,设置各类目录配置1.3. 通过SVN生成空的、新的版本控制仓库1.4. 向SVN提交(im
leijiantian
·
2012-08-30 10:00
eclipse
maven
测试
jar
resources
dependencies
持续
集成学习
笔记-入门篇(5)持续集成自动化(二):具体实现方式一
持续集成自动化的第一种实现方式思路:以maven默认生成的项目为核心,直接用于项目开发和CI构建。由于笔者条件所限,所有的操作、运行均在本机执行。 一、基本步骤1、准备阶段1.1. 通过Maven(根据默认目录结构规则)生成项目,并用于构建(工作空间)1.2. 修改POM.xml文件1.3. 通过SVN生成空的、新的版本控制仓库1.4. 向SVN提交(import)Maven中的源代码目
leijiantian
·
2012-08-30 09:00
java
eclipse
maven
tomcat
工作
SVN
持续
集成学习
笔记-入门篇(4)持续集成自动化(一):所谓“关键”问题
搭建好持续集成环境后,接着就该学习各个工具的具体用法了。因为网上这些工具的入门级教程实在太多,笔者推荐几个自己学习时用的主要参考吧,省得板门弄斧了。其实,笔者感觉,分别学习这些工具的用法虽然比较难,但好歹有路可依。最令人头疼、感觉麻烦的是如何将它们整合起来、相互配合一起使用:不仅要知其然,而且还要知其所以然啊。1、SVNl 官方在线文档(英文):http://svnbook.red-bean.c
leijiantian
·
2012-08-29 10:00
maven
tomcat
JUnit
工具
开发工具
项目构建
持续
集成学习
笔记-入门篇(3)持续集成环境的搭建
既然已经选定了主要的持续集成工具,那么就需要搭建持续集成环境,为后续工作提供基础。 一、软件工具种类和版本号笔者搭建的CI环境主要基于windows7(家庭普通版)【Linux笔者真是一窍不通】,涉及到的主要软件包括:l JDK1.7:jdk-7u4-windows-i586l Tomcat7:tomcat-7.0.27-windows-x86l SVN1.7.5ü 服务器端:Apache-S
leijiantian
·
2012-08-29 09:00
java
eclipse
maven
tomcat
服务器
tortoiseSVN
持续
集成学习
笔记-入门篇(2)持续集成工具选择
持续集成的工具已经是铺天盖地,有商业化的软件,也有开源的软件。覆盖的CI功能也是多种多样。从功能角度分,就笔者的学习经验而言,最关键的是三类:版本控制工具、构建工具、CI(Continuousintegration)服务器。而其中最核心的又是构建工具。其他开源的、与持续集成相关的工具也有很多,但大多数是辅助性的工具。笔者学习持续集成时所选择的工具为:SVN、Maven、Jenkins。 一、主要
leijiantian
·
2012-08-28 15:00
maven
ant
服务器
配置管理
subversion
工具
持续
集成学习
笔记-入门篇(1)持续集成基本概念
今年7月份中下旬,笔者见过一个号称“资深开发者”的哥们(据说编程有十来年了),笔者问他:“你们平时用的持续集成工具都有哪些?”这哥们回答:“那些都是骗客户的,其实我们什么都不用,还是各干各的,然后让一个人收集代码,进行测试。那些大公司,比如XX数码什么的,CI用的也极差”。笔者于是愕然。可见在实际软件开发工作中,持续集成远未得到普及,其中的原因无非是:l 程序员习惯了原有手工作坊开发的方式l 没有
leijiantian
·
2012-08-28 15:00
工作
测试
敏捷
Build
工具
loadrunner
Boosting, Online Boosting,adaboost
bagging,boosting,adboost,randomforests都属于
集成学习
范畴.
sunanger_wang
·
2012-07-28 15:00
算法
测试
Random
boosting
bagging,boosting,adboost,randomforests都属于
集成学习
范畴.
freeboy1015
·
2012-06-14 10:00
bootstrap bagging boosting
bootstrapbaggingboosting这几个概念经常用到,现仔细学习了一下:他们都属于
集成学习
方法,(如:Bagging,Boosting,Stacking),将训练的学习器集成在一起,原理来源于
freeboy1015
·
2012-06-13 17:00
对
集成学习
的初步理解
对
集成学习
的初步理解 最近在看一些
集成学习
方面的知识,其中南京大学的周志华教授写的几篇关于
集成学习
综述性的文章还不错。
freeboy1015
·
2012-06-13 17:00
算法
框架
网络
database
bootstrps、bagging 与boosting
bootstrpsbaggingboosting这几个概念经常用到,转载以备用:他们都属于
集成学习
方法,(如:Bagging,Boosting,Stacking),将训练的学习器集成在一起,原理来源于PAC
zimohuakai
·
2011-08-21 21:00
算法
网络
文档
UP
综合
集成学习
框架及其他机器学习类型
AProbabilisticFrameworkforEnsembleLearning AbstractThispaperconsiderstheproblemsoflearningconceptsfromlarge-scaledatasets.Thewaywetakeiscompletelyclassificationalgorithmindependent.Firstly,theoriginal
alaclp
·
2011-04-21 17:00
框架
文本分类的备忘录
2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的
集成学习
算法
yuaqian2003
·
2011-04-18 17:00
数据结构
算法
数据挖掘
网络应用
领域模型
主要分类方法介绍
; 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的
集成学习
算法
fhqllt
·
2011-01-25 23:00
数据结构
算法
数据挖掘
网络应用
领域模型
莫欺少年穷
今天看到首页一个关于学历和大小公司的关系的讨论帖子有感而发 自己随便写写 -------------------安徽人 商务英语 大专外贸工作2年CCNP网络
集成学习
1年找工作半年目前在金融软件公司工作已经
242400
·
2010-10-31 16:50
情感
运维
求职
学历
休闲
莫欺少年穷
今天看到首页一个关于学历和大小公司的关系的讨论帖子有感而发自己随便写写-------------------安徽人商务英语大专外贸工作2年CCNP网络
集成学习
1年找工作半年目前在金融软件公司工作已经2年系统运维安防检测
242400
·
2010-10-31 16:50
情感
运维
求职
【有感而发】
莫欺少年穷
今天看到首页一个关于学历和大小公司的关系的讨论帖子有感而发 自己随便写写 -------------------安徽人 商务英语 大专外贸工作2年CCNP网络
集成学习
1年找工作半年目前在金融软件公司工作已经
242400
·
2010-10-31 16:50
情感
运维
求职
学历
休闲
spring struts hibernate
ssh框架
集成学习
完了,现今总结如下: 起初在学习struts的时候,感觉很不适应。
qinglintan
·
2010-02-25 21:00
spring
编程
框架
Hibernate
struts
分类算法总结
总结的还不错.2.4.1主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42],单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的
集成学习
算法
cowboy_wz
·
2010-01-17 19:00
算法
网络
数据挖掘
vector
tree
数据库
机器学习
分类算法总结
总结的还不错.2.4.1主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42],单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的
集成学习
算法
chl033
·
2010-01-17 19:00
算法
数据库
网络
数据挖掘
vector
tree
集成学习
(Ensemble Learning)
EnsembleLearning现在基本上就叫
集成学习
。
chl033
·
2009-11-22 12:00
System
扩展
集成学习
(Ensemble Learning)
EnsembleLearning现在基本上就叫
集成学习
。
cowboy_wz
·
2009-11-22 12:00
机器学习
可以尝试的软件(我也没用过)。
1MASM
集成学习
工具。
sinojelly
·
2009-10-06 14:42
职场
休闲
可以尝试的软件(我也没用过)。
1MASM
集成学习
工具。
sinojelly
·
2009-10-06 14:42
职场
休闲
Spring+JDBC
集成学习
笔记(可参考ppt附件38-46页)
使用Spring+JDBC集成步骤如下 l 1、配置简单数据源 <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
whp0731
·
2009-08-15 14:00
spring
AOP
mysql
bean
jdbc
最佳学习方法(10)学习方法介绍
一、
集成学习
方法
集成学习
方法:是指运用集成思维,构建集成知识和集成智慧的学习方法。我们可以利用这种学习,运用集成思维,对知识进行集成,形成集成知识。
ifover
·
2008-11-06 07:22
职场
学习方法
休闲
最佳学习方法(10)学习方法介绍
一、
集成学习
方法
集成学习
方法:是指运用集成思维,构建集成知识和集成智慧的学习方法。我们可以利用这种学习,运用集成思维,对知识进行集成,形成集成知识。
lmyzq520
·
2008-10-17 01:28
职场
情感
学习方法
休闲
最佳学习方法(10)学习方法介绍
一、
集成学习
方法
集成学习
方法:是指运用集成思维,构建集成知识和集成智慧的学习方法。我们可以利用这种学习,运用集成思维,对知识进行集成,形成集成知识。
麦克风
·
2008-05-06 22:20
职场
学习方法
休闲
机器学习资料01
机器学习所关注的一个根本问题是如何提高学习系统的泛化能力,而
集成学习
可以显著提高学习系统的泛化能力,因此它曾被权威学者Dietterich列为机器学习4大研究方向之首。
design
·
2008-04-17 21:08
学习
资料
机器
周志华
机器学习资料01
机器学习所关注的一个根本问题是如何提高学习系统的泛化能力,而
集成学习
可以显著提高学习系统的泛化能力,因此它曾被权威学者Dietterich列为机器学习4大研究方向之首。
design
·
2008-04-17 21:08
学习
资料
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