持续集成 持续集成概述 持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽早地发现集成错误。 代码检查：提高交付质量 加快代码质量的反

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// 发送邮件给测试 mail subject: "【请测试】应用已部署到测试环境，请开始测试", body: """测试通过后， <a href="${BUILD_UR

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持续开发与集成 软件版本管理 持续集成

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持续测试与反馈 敏捷测试 DevOps敏捷测试之道

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回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题： 模型工程

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CICD持续集成与交付 使用说明 AstroZero通过对接软件开发生产线（CodeArts）和代码托管（CodeArts Repo），提供应用代码托管、代码检查、代码编译、验证、部署、发布功能，实现软件持续集成（Continuous Integration，简称CI）和持续交付（Continuous

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CICD持续集成与交付 AstroZero通过对接软件开发生产线（CodeArts）、代码托管（CodeArts Repo），提供应用代码托管、代码检查功能，实现软件持续集成（Continuous Integration，简称CI）和持续交付（Continuous Delivery，简称CD）。

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线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 回归的评估指标：mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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LightGBM回归 概述 对mmlspark python包中LightGBM回归的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型

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TestPlan，是一款自主研发的一站式测试管理平台，沉淀了华为多年高质量的软件测试工程方法与实践，覆盖测试计划、测试设计、测试用例、测试执行和测试评估等全流程，旨在帮助企业协同、高效、可信的开展测试活动，保障产品高质量上市。 解决方案工作台集成了CodeArts TestPlan的自动化测试框架为用户提供自动化测试能力。关于CodeArts

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要在CI/CD过程中嵌入自动化测试“持续”保障交付物的质量。 持续测试意味着测试活动纳入到持续集成、持续反馈、持续改进循环中，持续不断的测试，贯穿了整个软件交付周期。持续测试提倡尽早测试、频繁测试和自动化测试。 “持续”体现在贯穿了敏捷、DevOps流程中交付物由小粒度逐步演变为

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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类，支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优，并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法，因此在考虑使用逻辑回归模型前，要保证

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。” 这里面涉及到的有几个概念：持续集成、持续交付、持续部署，以及持续发布。 持续集成 持续集成，要求每当开发人员提交了新代码之后，就对整个应用进行构建，并对其执行全面的自动化测试集合。根据构建和测试结果，我们可以确定新代码和原有代码是否正确的集成在一起。 如果失败，开发团队就要

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事实上，我们有双层的金字塔结构，上面是线上环境的测试，包括拨测、捣乱猴子测试，以及各类的性能和安全测试。 刚才说应该测试前移，投入更多的在短周期的活动；同时又说，测试要延展到生产环境，覆盖发布和线上的运行阶段。事实上，测试应该向两端延展，测试活动应该是真正贯穿在整个产品生命周期的。从这点上来讲，测试人员如果还是用原先的方法和手段，是无法处理好问题的。

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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成： 单击CodeArts IDE底部的“测试“（）按钮来打开测试视图。 在测试视图中，单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“，Codea

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将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成，让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前，请确保为项目定义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gra

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梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，

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至每当开发人员提交代码变更时，就触发一次自动化部署。 持续交付是持续部署的前提，就像持续集成是持续交付的前提条件一样。持续部署则是在持续交付的基础上，把部署到生产环境的过程自动化。 持续部署更适用于交付线上的Web服务，而持续交付适用于几乎任何对质量、交付速度和结果的可预测性有要

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