如何利用Jenkins与Sonar提升产品内在质量

对于软件工程而言,我们的内外部质量是什么呢?对客户、最终用户、间接用户的需求满足程度即是产品的外部质量。软件的内部质量,即产品架构的合理性,可扩展性,代码的规范性,可读性,简洁度,组件重用等等,这些质量属性往往对客户是不可见的。在公司内对代码的编写要求遵守编码规范,对于设计要求符合基本的设计原则,这些都是软件的内部质量!

Jenkins高可用系统设计与实践

数字化转型背景下,Jenkins作为业界常用的持续集成工具,经常被用作DevOps持续交付过程中的任务调度执行中心。本文结合Jenkins在高可用部署方面存在的问题,重点阐述了Jenkins的负载均衡方法和任务迁移方法,同时设计提出一种Jenkins的高可用系统方案,并开展了相关技术实践。

基于Box-Jenkins方法的黄河水质时间序列分析与预测

采用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对黄河上游甘肃兰州段、中游吴堡和下游山东利津段的水质进行了趋势分析和预测。选取对水质产生影响较大的两个污染因子化学需氧量(CODMn)和溶解氧(DO)1994—2003连续10a的月平均水质监测数据,借助Matlab和SAS统计软件,建立了ARIMA模型和乘积季节时间序列模型,并分析了这两个污染因子随时间推移的变化规律。结果表明:ARIMA模型和乘积季节模型能够用于短期水质预测,并且预测效果较好。黄河流域从上游到下游水质总体状况呈逐渐下降趋势,上游水质一般为Ⅱ和Ⅲ类,而中游和下游水质基本为Ⅳ、Ⅴ和超Ⅴ类。

Box-Jenkins模型偏差补偿方法与其他辨识方法的比较

对于存在相关噪声干扰的Box—Jenkins系统,本文借助于偏差补偿原理,推导了一个偏差补偿最小二乘(BCLS)辨识方法;理论分析说明BCLS方法能够给出系统模型参数的无偏估计,并将提出的方法与递推增广最小二乘算法和递推广义增广最小二乘算法进行了比较研究;用仿真试验分析了这些算法的各自特点和适用范围。

太阳日总辐射量的Box-Jenkins模型

基于天文辐射和日照率数据,采用系统辨识的方法建立了模拟太阳日总辐射量的BJ(Box-Jenkins)模型。该模型与传统的ngstrm的日总辐射量的计算公式相比,模拟和预测效果更好。

基于系统辨识的地表太阳辐射Box-Jenkins模型的建立

利用天文辐射作为输入数据,采用系统辨识的方法得到地表太阳辐射的BJ(Box-Jenkins)模型,并通过残差分析和零极点检验。该方法可用于预测5～15min时间间隔的地表太阳辐射,为太阳能电站的功率输出预测提供太阳能辐射数据。

国库资金模型构建与预测——基于Box-Jenkins方法的研究

随着近年来我国国库资金存量水平的增加，中央银行货币政策受到国库资金的影响日益明显，如果无法对国库资金进行准确的预测分析，央行货币政策将由于国库资金而处于被动地位。为此，文章运用Box—Jenkins方法构建国库资金预测模型，以1994～2005年中国国库资金月度数据对模型进行实证分析，发现ARIMAX（1，1，1）模型很好地拟合了国库资金运动，检验发现该模型具有较高的稳定性，并且具有较强的预测能力，从而可以为国库政策的制定和货币政策的实施提供有益的参考。

基于Jenkins的持续集成自动部署研究

在基于Jenkins的持续集成系统中,应用程序的组件管理和依赖管理是至管重要的。论文提出了一种方案,通过引入依赖管理工具Ivy和制品管理工具Artifactory,以及设计相应的脚本程序,获取正确版本的制品组成部署安装包。确保在集成过程中,组成应用程序的模块的所有版本保持一致,避免依赖地狱的产生,为自动化部署提供基础。

基于Jenkins持续集成部署研究与实现

随着软件架构的不断复杂以及迭代周期的缩短,软件从业人员不断创新以改进开发流程和开发技术,以期提高软件产品开发质量。持续集成作为一种软件开发实践,可以很好地提升软件集成效率和发布速度,并保证软件产品开发质量。本文通过对持续集成和持续集成工作流程的介绍,提出了一种以Docker作为基础设施环境的持续集成部署方案并加以实现。

基于Jenkins构建持续集成系统

利用Jenkins搭建公司内部持续集成系统,在大规模软件开发过程中起到及时有效的测试,从而提前发现问题,保障软件质量。

基于Box-Jenkins建模法对中国人口增长率预测及结果分析

中国人口增长预测问题在社会经济实践中占有十分重要的地位,而人口自然增长率是人口增长的一个重要的因素。为此,采用了统计学专用软件SPSS、EViews软件,运用Box-Jenkins建模方法对我国人口自然增长率进行预测。预测的结果与国家公布的数据是基本一致的。这些结论显示了Box-Jenkins建模法既能精确预测又简单易行具有较高的应用价值。

关于Olson和Jenkins定义的根类

ＤｗｉｇｈｔＭ．Ｏｌｓｏｎ和ＴｅｒｒｙＬ．Ｊｅｎｋｉｎｓ［４］定义了由任意环类确定的一种根类（Ｍ）．一个环Ｒ∈（Ｍ）当且仅当Ｒ的每一个非零同态象或者包含一个非零Ｍ理想或者有本质理想．他们提出两个需要进一步讨论的问题．对于一个同态闭环类Ｍ，（Ｍ）和由Ｍ生成的低根类（Ｍ）有什么关系？对于一个正则环类Ｍ，是否有环类Ｎ使得上根（Ｍ）＝（Ｎ）？本文将对这两个问题给出回答并讨论这种根类簇的性质．

Jenkins定理的一个推广

利用Gram矩阵的正定性 ,建立了广义的Jenkins型不等式 .

基于Jenkins的移动通信业务自动化测试平台的设计与测试

随着移动通信业务测试需求的增加,为保证通信产品的质量和研发速度,利用Jenkins搭建了企业持续集成自动化测试平台,用于移动通信业务的自动化测试。介绍了持续集成自动化测试平台的总体框架和各模块构成,并以GSM基本语音和数据业务测试为例,给出了平台测试流程和测试输出结果,最终使持续集成与自动化测试在项目中顺利应用。此平台在实际项目的应用中取得了显著效果,提高了测试工作的效率。

基于Jenkins的持续集成测试环境插件开发

现代软件规模已经极具膨胀,软件测试所占用的时间的比例也越来越大,如何提供高效,快速,自动化,可定制的继承测试环境已经成为软件行业亟待解决的问题。DevOps和持续集成是一种软件开发实践,对于提高软件开发效率并保障软件开发质量提供了理论基础。Jenkins是一个开源软件项目,提供了一个开放易用的软件平台,使持续集成和自动化测试成为可能。

基于selenium和Jenkins的持续集成自动化测试框架的设计和实现

为了及早发现和解决系统出现的问题,保证系统的质量,通过持续集成和自动化测试相结合的方式,设计并实现了持续集成自动化测试方案,采用持续集成工具,Jenkins搭建持续集成平台,使用maven实现自动化构建和selenium实现测试功能,能自动化完成编译、测试、部署和发布过程,无需人工干预,做到集成和测试过程完全自动化,从而提高开发和测试效率。

基于奇异值分解的Box-Jenkins模型参数估计算法

基于奇异值分解和递推广义增广最小二乘原理,提出了Box-Jenkins模型参数估计的一种递推算法.常规的递推广义增广最小二乘算法对舍入误差较为敏感,会导致协方差矩阵失去正定性和对称性,产生病态条件问题,引起数值不稳定现象.为了改善参数估计的性能,利用协方差矩阵的奇异值分解技术,推导出Box-Jenkins模型估计算法.该算法辨识精度高,收敛速度快,数值稳定性好.仿真表明,随着噪信比的增大,新算法仍然具有良好的性能.

Box-Jenkins方法在我国沿海规模以上港口货物吞吐量预测中的应用

影响港口运输的因素多而复杂,且货物吞吐量的时间序列往往不平稳,如果通过找出影响港口货物吞吐量的因素变量,并建立回归模型进行分析,往往会存在自变量构造技术上的困难以及产生虚假回归问题等等。因此,本文采用时间序列分析中的Box-Jenkins方法对我国沿海规模以上港口货物吞吐量进行建模及预测,其结果表明运用Box-Jenkins方法建模预测能大大减小误差,提高预测的精确性,从而为合理制定我国港口的发展战略提供条件。

基于Python和Jenkins的设备异常诊断系统设计与实现

为实时监控设备运行状态,自动进行设备异常诊断,解决当前企业设备数量不断增加和人工测试工作量越来越大的问题,设计了基于Python和Jenkins的设备异常自动诊断系统,实现了设备异常诊断监控自动执行,以及故障报告自动生成和推送。该系统利用python语言的开源和可扩展特性,克服了传统测试软件的容量限制,缩短了系统开发时间,提高了系统开发效率。同时,借助Jenkins的定时触发特性,构建了自动化控制系统,克服了人工触发带来的工作量大的弊端,极大提高了测试效率,实现了对测试设备的实时监控。

浅析Jenkins在java项目开发中的应用

持续集成是敏捷开发中的最佳实践,本文简单分析了Jenkins持续集成系统,并以Jenkins为基础构建了一套完整的持续集成系统。