软件版本GA,RC,alpha,beta,Build 含义

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: 软件版本GA,RC,alpha,beta,Build 含义

(1)RC:(Release Candidate)

  Candidate是候选人的意思,用在软件上就是候选版本。Release.Candidate.就是发行候选版本。和Beta版最大的差别在于Beta阶段会一直加入新的功能,但是到了RC版本,几乎就不会加入新的功能了,而主要着重于除错!

       是最终发放给用户的最接近正式版的版本,发行后改正bug就是正式版了,就是正式版之前的最后一个测试版

(2)GA:(general availability)

比如:Apache Struts 2 GA

这是Apache Struts 2首次发行稳定的版本,GA意味着General Availability,也就是官方开始推荐广泛使用了。

(3)有关软件测试中的alpha、beta、gamma版本

广义上对测试有三个传统的称呼:alpha、beta、gamma,用来标识测试的阶段和范围。

       alpha 是指内测,即现在说的 CB,指开发团队内部测试的版本或者有限用户体验测试版本。close beta

       beta 是指公测,即针对所有用户公开的测试版本。open beta

       然后做过一些修改,成为正式发布的候选版本时(现在叫做 RC - Release Candidate),叫做 gamma。

目录
相关文章
|
Java 应用服务中间件 数据库连接
【软件版本】软件版本GA、RC、Beta、Alpha等的详细解释和含义
【软件版本】软件版本GA、RC、Beta、Alpha等的详细解释和含义
249 0
|
Java 应用服务中间件 数据库连接
软件版本的GA、RC的具体含义
软件版本的GA、RC的具体含义
264 0
软件版本的GA、RC的具体含义
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。
|
2月前
|
算法
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法(GA)解决旅行商问题(TSP),目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题,启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现,通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤,最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
146 29
|
1月前
|
算法 决策智能
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
|
2月前
|
算法
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型,以路段收费情况的优化为核心,并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证,显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略,下层则确保总阻抗最小,实现整体最优解。
|
3月前
|
算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。