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  • 产品使用环境有哪些
    千次阅读
    2021-10-18 15:06:13

    1、开发环境

    顾名思义,开发同学开发时使用的环境,每位开发同学在自己的dev分支上干活,提测前或者开发到一定程度,各位同学会合并代码,进行联调。

    2、测试环境

    也就是我们测试同学干活的环境啦,一般会由测试同学自己来部署,然后在此环境进行测试。bug修复后,需要发版更新测试环境来回归bug。

    3、回归环境

    回归bug的环境,其实就是我们的测试环境,在测试环境上测试、回归验证bug。

    4、预发布环境

    测试环境到生产环境的过渡。测试环境可能会受到一些限制,一些流程或者数据没有测试到,就可以在预发布环境进行验证,从而保证产品上线质量。

    预发布环境和生产环境区别:
    1)预发环境中新功能为最新代码,其他功能代码和生产环境一致。
    2)预发环境和生产环境的访问域名不同。

    注意事项:
    1)预发布环境一般会连接生产环境的数据库,测试时要注意,以免产生脏数据,影响生产环境的使用。

    预发布做个常规性总结:

    1、预发布环境,就是线上环境、正式生产环境,为避免因为测试环境和线上环境的差异性等带来的缺陷漏测而设立的一套环境,其配置等基本和线上一致,只是预发布环境web服务器不在线上集成服务器范围之内,为单独的一台机器;

    2、预发布环境不能被线上用户访问

    通常这里的技术实现是这样的:把预发布环境的访问域名设置成和线上环境的不一样,通过配置host来访问预发布环境;

    3、预发布环境和线上环境公用数据库,即预发布环境使用的是线上的数据库

    问题:如果新版本程序需要更改表结构等,比如加个表字段,那么,部署到预发布环境时也需要更改表字段,这个可能会影响线上环境程序代码的运行,咋解决?

    答案:

    3.1 先把预发布环境使用的数据库切换为测试环境使用的数据库

    3.2 根据实际部署过程,如果有必要,接着,可有针对性的测试下数据库的变更是否会影响线上当前代码程序的运行(注:个人想法)

    3.3 把新代码部署到预发布环境,测试程序是否正常运行

    3.4预发布测试完毕,如果没问题,先上线数据库,即在正式环境执行对应的数据库变更操作

    3.5 紧接着,把预发布环境连接的数据库切换为线上环境使用的数据库,再次进行预发布环境的测试

    3.6 最后,如果预发布环境测试通过,则把预发布环境的代码部署到线上生产环境。

    注:

    1、如果不需要更改数据库表结构等,则无需切换预发布环境环境使用的数据库,即预发布使用线上的数据库。

    2、这里,因为预发布环境本身就是线上环境,测试完预发布,也基本代表线上环境测试完成。这样还可以避免发布到正式环境还得再测一遍的情况

    5、生产环境

    即线上环境,用户使用的环境。由特定人员来维护,一般人没有权限去修改。

    另外,还有个灰度发布,发生在预发布环境之后,生产环境之前。
    生产环境一般会部署在多台机器上,以防某台机器出现故障,这样其他机器可以继续运行,不影响用户使用。灰度发布会发布到其中的几台机器上,验证新功能是否正常。如果失败,只需回滚这几台机器即可。

    希望对你有所帮助~

    更多相关内容
  • 目前的物联网产品,主要有哪些

    万次阅读 2019-05-19 20:38:49
    很久之前我问过一个前辈:物联网目前的产品有哪些?他当时和我说主要都是一些示范工程,当时我有些失望,因为不了解产业,所以以为物联网会很多美妙的产品。后来对社会环境、产业链、技术、标准和模式等等的现状...

    很久之前我问过一个前辈:物联网目前的产品都有哪些?他当时和我说主要都是一些示范工程,当时我有些失望,因为不了解产业,所以以为物联网会有很多美妙的产品。后来对社会环境、产业链、技术、标准和模式等等的现状后,我才逐渐意识到现在很多产品和功能无法短期接近用户。

    不过,在世界各地,依然有一些出色的产品,他们走的是小而美路线,试图用物联网的理念来做更加有趣的事情。

    1、物联网实验室(LabOfThings)

    在优秀的物联网产品中,给我印象最为深刻的就是微软推出的物联网实验室了。尽管微软目前处于相当纠结的转型期,我还是很看好这款产品。在物联网实验室平台中有各个地点各种环境下的感知节点,用以采集各种数据,用户可以免费登录并且使用平台中的参数来做实验,就好比他们亲自到实地做实验一样。这样极大地方便了用户,而且也非常符合“物物相连”的思路。

    最关键的是,这种模式会随着用户的增加而增加接入设备,从而不断提升吸引力,而且降低开发成本,是一个最大化调动用户力量的开放式平台。

    2、物联网应用开发平台(ThingWorx)

    这个年代做平台,可以说不开放则死。在ThingWorx上,不仅很多设备(物体)是相连的,企业和人也是相连的,大家可以基于这些互联的物体与用户进行应用开发。通过平台快速组建设备,通过混搭生成器快速创建界面和功能,这样的高效率吸引了大量的用户。通过开放,将更多的设备和软件接入物联网,它将会越来越成功。

    3、物联网搜索引擎

    目前的互联网搜索引擎的搜索方式大都通过关键词的方式,因为这是互联网用户的习惯和需求根本。而在物联网时代,我们需要了解的信息将通过怎样的方法搜索到?

    答案很有可能是ID,今后每个联网的物体都会有其单独的身份识别号,这个类似身份证的东西就是它的ID。通过搜索ID,我们会知道这个ID对应的物体各方面参数是怎样的,包括位置、温度、声音视频信息等等。其实现在在打开网页或者联系某个人的时候,都会用到IP或者唯一的电话号码,今后联系某个物体的时候,也会用类似的号码。这个物联网搜索引擎创意看似离谱,其实很有前景。

    在物联网行业我们从来都不缺乏创新,只是创新的思路可能会有一些问题。在模式和方向上或许大家需要多多像这几个团队学习,而不是功能堆砌,然后被冷落。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    物联网商业化,主要分为10个步骤
    http://www.duozhishidai.com/article-13984-1.html
    物联网技术,主要应用于哪十大行业
    http://www.duozhishidai.com/article-13983-1.html
    物联网、人工智能、区块链,你会怎么选?
    http://www.duozhishidai.com/article-13975-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

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  • ESP32安装开发环境

    一. 声明


    本专栏文章我们会以连载的方式持续更新,本专栏计划更新内容如下:

    第一篇:ESP-IDF基本介绍,主要会涉及模组,芯片,开发板的介绍,环境搭建,程序编译下载,启动流程等一些基本的操作,让你对ESP-IDF开发有一个总体的认识,比我们后续学习打下基础!

    第二篇:ESP32-IDF外设驱动介绍,主要会根据esp-idf现有的driver,提供各个外设的驱动,比如LED,OLED,SPI LCD,TOUCH,红外,Codec ic等等,在这一篇中,我们不仅仅来做外设驱动,还会对常用的外设总线做一个介绍,让大家知其然又知其所以然!

    第三篇:目前比较火热的GUI LVGL介绍,主要会设计LVGL7.1,LVGL8的移植介绍,并且也会介绍各个组件,知道原理后,最后,我们会推出一款组态软件来构建我们的GUI,来提升我们的效率!

    第四篇:ESP32-蓝牙,熟悉我的,应该都知道,我即使从事蓝牙协议栈的开发的,所以这个是我们独有的优势,在这一篇章,我们会提供不仅仅是蓝牙应用方法的知识,也会应用结合蓝牙底层协议栈的理论,让你彻底从上到下打通蓝牙任督二脉!

    第五篇:Wi-Fi介绍,熟悉我的,应该也知道,我们也做过一款sdio wifi的驱动教程板子,所以在wifi这方面我们也是有独有的优势,在这一篇章,我们同样不仅仅提供Wi-Fi应用方面的知识,也会结合底层理论,让你对Wi-Fi有一个清晰的认知!

    另外,我们的教程包括但是不局限于以上篇章,为了给你一个更好的导航,以下信息尤其重要,请详细查看!!

    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    购买开发板(点击我)

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    蓝牙交流扣扣群:539357317

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    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    二.前言

    每种开发板都要自己的开发模式,比如STM32用keil或者IAR,甚至直接用arm gcc,所以熟悉了开发模式,是我们开始一款芯片的第一步,之前的ESP32的环境安全就劝退了很多人,我们的教程力求在这里简单明了,不因为开发环境而苦恼。

    首先,在介绍之前,我们先看下一个框架,目前乐鑫ESP32的做open sdk开发都基于这个框架,叫做ESP-IDF(Espressif IoT Development Framework) ,这里面会有基本的Driver,常用外设的bsp,蓝牙,wifi,以及有各种各样的例程,以最低的学习成本能达到做产品的水平!!

    我们只用两种工具:

    1. vscode,下载连接如下:Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

    2. esp-idf tool(可选),下载连接如下:https://dl.espressif.com/dl/esp-idf/?idf=4.4

    其中esp-idf可以在windows,linux,mac下开发,我们直接选择windows,另外第二个工具是可选的,至于为什么可选,我们会在下个小节来做介绍

    三.安装方法

    在这里,我们忽略vscode的安装,这个比较简单,基本上一路next就行了。我们只是来介绍esp32的idf怎么安装!

    在这里我会提供两种方法来安装esp-idf,之所以会有两种方法,是因为我两台电脑,一台用简单的第一种方法安装不成功,所以我才找到了第二种安装方法!你们先可以尝试第一种方法,如果第一种方法不可行,那么再选择第二种方法!

    另外需要注意这点:一定要全英文目录,这个我安装过一次中文,失败了,提示utf8某一个字符不认!

    方法一

    1)在VSCODE扩展插件中搜索:esp-idf,点击安装

    2)在VSCODE菜单中选中查看->命令面板,搜索:ESP-IDF:Configure ESP-IDF extension ,然后点击进去配置

    直接一路安装就行了,直到最后成功

    方法二

    1.先安装ESP IDF tool

    1)打开esp-idf-tools-setup-offline-2.12.exe

    2)我同意此协议,下一步

    3) 应用修复,下一步

    4)选择最新版本

    5)去掉eclipse以及选择优化使用esp镜像

    6)点击安装

    2.VSCODE配置

    1)在VSCODE扩展插件中搜索:esp-idf,点击安装

    2)在VSCODE菜单中选中查看->命令面板,搜索:ESP-IDF:Configure ESP-IDF extension 进去配置

    我这里选择 USE EXISTING SETUP

    3)安装ESP-IDF需要的python虚拟环境

    4)一定要耐心等待,这个步骤花的时间比较久,2000 years later

    我们就大功告成了!!!接下来我们会讲解怎么创建工程/编译工程/烧录程序等

    展开全文
  • 使用conda配置CUDA环境

    千次阅读 2021-03-01 22:58:42
    其实,我们可以直接使用conda轻松一键下载配置CUDA环境! 首先我们需要下载Anaconda或者Miniconda。个人更加推荐Miniconda,因为非常轻便,没有太多冗余的库包,只有必要的依赖项。 下载好Miniconda或者Anaconda之后...

    在使用各种框架,例如Pytorch、MxNet、TensorFlow等的GPU版本时,直接去官网下载CUDA和cudnn实在是太麻烦,后期还得安装配置。其实,我们可以直接使用conda轻松一键下载配置CUDA环境!

    首先我们需要下载Anaconda或者Miniconda。个人更加推荐Miniconda,因为非常轻便,没有太多冗余的库包,只有必要的依赖项。

    下载好Miniconda或者Anaconda之后,我们首先需要检查一下自己的电脑支持哪个版本的CUDA。单击鼠标右键,选择NVIDIA控制面板。然后先后点击系统信息-组件,找到NVCUDA.dll查看产品名称,就能知道电脑支持的CUDA版本。

    之后为了方便,可以通过conda创建虚拟环境;

    conda create --prefix=./python-workplacce python=3.7
    

    其中在--prefix中输入路径,表示虚拟环境放在哪个路径下,上面的路径是我自定义的,大家可以根据情况自己修改。后面的python表示创建的虚拟环境中的python解释器,要安装的版本,也可以自己定义。激活环境使用conda activate ./python-workplace。同理,退出虚拟环境使用conda deactivate。若是想要删除这个虚拟环境,我们可以直截了当地手动删除存放虚拟环境的文件夹,也可以使用conda remove ./python-workplace --all

    我们会将深度学习的框架下载到虚拟环境中,CUDA自然要配置到虚拟环境中,所以先要激活环境。然后,通过命令conda search cudnn --info查看CUDA版本对应的cudnn版本。下图是我截取的一部分。当然,也可以自己到网上去搜索。

    找到自己电脑对应的CUDA和cudnn版本号了之后,我们就可以直接通过conda配置CUDA环境了。由于我自己的CUDA版本号为9.2,所以我以9.2为例。

    # 安装对应的CUDA版本
    conda install cudatoolkit=9.2
    # 安装对应的cudnn版本
    conda install cudnn=7.6.5
    

    安装完成后,我们就可以下载自己需要的深度学习框架了。只要注意下载的GPU版本要对应CUDA即可!

    展开全文
  • Java开发环境

    千次阅读 2022-04-06 22:29:51
    配置环境变量 JDK、JRE、JVM之间的关系
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