持续集成之CruiseControl

本文详细阐述了如何利用持续集成工具CC部署项目,包括项目复制、配置config.xml文件、静默时间设定、持续集成频率调整以及日志路径一致性设置等关键步骤。旨在帮助开发者确保项目稳定性和高效开发流程。

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持续集成用于定时检测、构建项目。
常用的持续集成工具有CruiseControl,简称CC。
那么我们是如何部署项目到持续集成服务器中的呢?
首先我们可以将我们的项目copy到cc根目下的project目录下,然后通过在cc根目录下得config.xml文件中进行项目配置,具体配置主要参照里面的demo就ok。
在进行配置时有几项需要注意的:
静默时间:是用来配置项目组中有人提交代码后cc服务器静默多少时间后再进行下载更新,如果静默时间设置不当,将会导致项目下载不完整的现象。比如当代码提交量比较大的时候,并不是马上就能提交完毕的,这是如果cc服务器立即对项目进行下载更新,就会导致了项目下载不完整。所以我们一定要通过配置静默时间,等待项目提交完毕后再进行下载更新。
持续集成的频率:是用于配置cc服务器对项目检测的间隔时间,在公司开发中一般为2个小时。
log路径:log路径一定要与单元测试结果集的输出路径一致,以为build完成之后,或merger单元测试结果到log中,以便于在cc的主页面上进行查看持续集成结果。
在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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