手摸手教你玩 Jenkins，一次搞懂 CI/CD！（第一章：部署）
Jenkins 是开源CI/CD自动化工具，支持代码拉取、构建、测试、部署全流程。本文详解Docker一键部署（含国内镜像加速）、初始配置及必备插件（Git Parameter、Publish Over SSH），助开发者告别手动运维，实现高效持续集成与交付。（239字）
软件定义汽车时代，为什么你的CI/CD流水线是安全盲区？
某合资品牌2025年OTA漏洞事件暴露汽车软件“安全盲区”：缓冲区溢出漏洞在11次评审、4轮测试中均未被发现——因所有扫描仅部署于发布末端。本文详解如何将SAST、SCA、SBOM等安全能力深度左移至CI/CD各阶段，实现代码提交即检测，筑牢SDV安全防线。（239字）
Python + Pytest 接口自动化测试方案
本文介绍一套企业级Python+Pytest接口自动化测试框架，覆盖接口封装、YAML数据驱动、Allure可视化报告及Jenkins CI/CD集成，结构清晰、开箱即用，助力测试工程师高效落地自动化，支撑从小型项目到大型分布式系统的质量保障。
基于长短时记忆网络的日平均气温预测模型研究
气温预测是时间序列分析中的经典问题，传统ARIMA模型难以捕捉长期非线性依赖。本文提出一种基于双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的日平均气温预测模型。利用DataShareClub平台提供的某城市2015‑2020年每日气象数据，构建了包含气温、湿度、风速、气压的四维特征输入，以过去30天的时序窗口预测未来24小时的平均气温。实验结果表明，Bi-LSTM模型在测试集上的均方根误差（RMSE）为2.71°C，平均绝对误差（MAE）为2.03°C，相比单向LSTM和ARIMA分别提升18.6%和34.2%。本研究验证了深度学习在气象时序预测中的有效性，并为同类研究提供了可复现的代码框架。
