Jenkin的多分支流水线，允许Jenkinsfile与需要 Jenkins 构建的应用程序代码放在一起，然后 Jenkins 从源代码管理系统中检出 Jenkinsfile 文件作为流水线项目构建过程的一部分并接着执行你的流水线。
当大量使用pipeline后，内置功能并不能照顾到所有需求，这时候需要扩展pipeline。
Jenkins 共享库是除了 Jenkins 插件外，另一种扩展 Jenkins 流水线的技术。通过它，可以轻松地自定义步骤，还可以对现有的流水线逻辑进行一定程度的抽象与封装。至于如何写及如何使用它，读者朋友可以移步附录中的官方文档。
Jenkins是一种广泛使用的CICD工具。多微服务的场景下流水线非常复杂。进行一些很小的变更都是一项繁琐的任务，例如更新一个URL一样。因为必须为每个微服务都进行更改。由于缺少更改日志，因此也很难跟踪进行了哪些更改以及由谁进行更改。
项目描述: Jenkins流水线步骤，提供SSH工具，如命令执行或文件传输，以实现持续交付。 项目地址: https://github.com/jenkinsci/ssh-steps-plugin
凭证可以是一段字符串如密码，私钥文件等，是Jenkins进行受限操作时的凭据。比如SSH登录远程服务器，用户名，密码或SSH key就是凭证。这些凭据不要明文写在Jenkinsfile中，Jenkins有专门管理凭证的地方和插件。
随着devops理念在公司越来越多的实践，jenkins等工具的应用场景越来越多，当我们在执行完成某个流水线任务后，常常需要关注的是这个任务为什么执行，执行成功与否等等。于是就需要在执行完流水线后进行一定程度的消息推送，在现今的工作流中消息推送无外乎分为两大类：邮件和企业沟通协作软件，相比之下，我们可能更多的会去关注和使用沟通软件来发送消息而不是通过邮件的方式。而常用的企业沟通协作软件有以下几类：腾讯系的企业微信、阿里系的钉钉、字节跳动的飞书等等，当然有能力的企业也会自己研发这类软件。
与任何编程环境一样，在Jenkins流水线中，集中化功能，共享公共代码和代码重用都是快速、有效地进行开发的基本技术，这些实践鼓励使用标准方法来调用功能，为更复杂的操作创建构建块并隐藏复杂性。他们还可以用于提供一致性以及鼓励约定优于配置以简化任务。
Jenkins系列实践文章 Jenkins2.0 Pipeline导入 Pipeline as Code是Jenkins 2.0版本的精华所在，是帮助Jenkins实现从CI到CD华丽转身的关键工具
如果你经常使用 Jenkins Pipeline 一定会遇到多个不同流水线中有大量重复代码的情况，很多时候为了方便我们都是直接复制粘贴到不同的管道中去的，但是长期下去这些代码的维护就会越来越麻烦。为了解决这个问题，Jenkins 中提供了共享库的概念来解决重复代码的问题，我们只需要将公共部分提取出来，然后就可以在所有的 Pipeline 中引用这些共享库下面的代码了。
许多三方网站和应用可以与Jenkins交互，如Artifact仓库，基于云的存储系统和服务等. 在Jenkins中添加/配置credentials，Pipeline项目就可以使用 credentials 与三方应用交互
参考： https://jenkins.io/zh/doc/book/using/using-credentials/
当有大量的pipeline项目构建任务，有很多代码是重复的，这时需要提取和复用共同的逻辑。 其实pipeline本质就是一个Groovy脚本，所以可以在pipeline中自定义函数，并使用Groovy语言自带的特性。 比如下面的Jenkinsfile，我们自定义了一个 createVersion 函数，并使用了内置的Date类。
本文介绍了一种用于多模态机器学习的手写识别系统，该系统基于深度学习技术，可以识别多种手写输入格式，包括素描、手写数字和手写字母等。该系统通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的组合，可以在多个数据集上实现高效的识别和分类。
DevOps旨在通过自动化和协作来缩短软件开发周期，提高部署频率，以便更快地实现业务目标。因此，DevOps工程师需要具备跨领域的技能，包括对不同编程语言的熟悉与运用。
上篇文章我们已经完成了API测试工具选型，接下来是一系列周期性的开发测试过程：接口开发、检出代码、运行测试、记录结果、发送报告。为了快速发现问题，并减少重复过程以节省时间、费用和工作量，我们需要一套完整的持续集成解决方案，除接口开发之外其他环节全部自动完成，无需太多的人工干预。
Groovy 是 用于Java虚拟机的一种敏捷的动态语言，它是一种成熟的面向对象编程语言，既可以用于面向对象编程，又可以用作纯粹的脚本语言。使用该种语言不必编写过多的代码，同时又具有闭包和动态语言中的其他特性。
刚开始接触Jenkins，大部分都会从插件开始吧。我也是一样。被各种插件弄的懵逼。
Q: 什么是 Groovy 语言 答: Groovy 是 Apache 旗下的一门基于 JVM 平台的动态/敏捷编程语言，在语言的设计上它吸纳了 Python、Ruby 和 Smalltalk 语言的优秀特性，语法非常简练和优美，开发效率也非常高（编程语言的开发效率和性能是相互矛盾的，越高级的编程语言性能越差，因为意味着更多底层的封装，不过开发效率会更高，需结合使用场景做取舍）
主要介绍自由风格模式下，我们如何通过Jenkins实现一键编译，然后将编译后的app自动推送到蒲公英，然后将蒲公英相关信息，转到钉钉群里面告知相关更新信息。
共享库这并不是一个全新的概念，其实具有编程能力的同学应该清楚一些。例如在编程语言Python中，我们可以将Python代码写到一个文件中，当代码数量增加，我们可以将代码打包成模块然后再以import的方式使用此模块中的方法。
本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理。一种是基于web服务端的模型部署，一种是基于C++软件集成的方式进行部署。
若要使用readJSON方法需要安装Pipeline插件，很方便解析Json数据。可以读取文件或文本。具体的用法：
PS：最后总结下，建议jenkins不要使用容器安装，我用容器安装入了至少十几个坑，对了解命令还是有好处的。我总结几点
在 Jenkins2 学习系列13 -- 邮件和Slack通知 里发送邮件的内容是写死到了pipeline里，这样不太灵活
最近公司要引入API测试工具，经过调查和了解，最终决定在SoapUI 和 Postman两种工具之间做一个选择，两种工具在业界都很有名，相信很多人两种工具也都曾使用过。
JobConfigHistory：这个插件可以追溯XML配置的历史版本信息， 并且允许你查看每次变更的内容。
现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。
本节基于“ 入门指南”中介绍的信息，并应作为参考。有关如何在实际示例中使用Pipeline语法的更多信息，请参阅 本章的Jenkinsfile部分。从Pipeline插件2.5版开始，Pipeline支持两种离散语法，详细说明如下。对于每个的利弊，请参阅语法比较（下文中）。
近期使用Jenkins帮业务团队搭建过一次Pipline，并将测试流程加入到了Pipline中，将搭建过程的做了简单记录。考虑到项目的保密性，该文章仅演示搭建步骤和工具使用，文中的代码均为伪代码。
随着微服务的增多，每个项目的都需要pipline文件，这样的话Pipeline代码冗余度高，并且pipeline的功能越来越复杂。
「声明：此实践来自于 R2RT大神博客中的 RNN in Tensorflow 的两篇教程之一，版权归 R2RT 所有，不妥删。这里渣翻译主要是为了自己理解学习，且后面训练的结果有些不太一样，有些内容也没详细翻译。感谢 R2RT 以及评论中的一些大神对于概率算法的的解释。」
本月中旬，Jenkins Operator 正式成为 Jenkins 的子项目[1]，这将在很大程度上弥合 Jenkins 和 Kubernetes 之间的鸿沟。
上次我们讲解了如何离线部署 Jenkins，这次我们要看看在部署完之后，如何将部署结果通过邮件形式发送出来。
做接口测试的话，首先要考虑的是如何选择一个合适的工具？在忽略工具是否好用，是否能满足业务要求的前提下，需要考虑以下2点：
最近在看RNN模型，为简单起见，本篇就以简单的二进制序列作为训练数据，而不实现具体的论文仿真，主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构。其中代码参考了这篇博客。 数据集 首先我们看一下实验数据的构造： 输入数据X：在时间t，Xt的值有50%的概率为1，50%的概率为0； 输出数据Y：在实践t，Yt的值有50%的概率为1，50%的概率为0，除此之外，如果`Xt-3 == 1`，Yt为1的概率增加50%， 如果`Xt-8 == 1`，则Yt为1的概率减少25%，
我们要明确任务是通过一个文本序列（分词后的序列）去预测下一个字出现的概率，tensorflow代码如下：
这篇文章将继续给大家介绍Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建。
毫无疑问，Kotlin 目前很受欢迎，业界甚至有人认为其将取代 Java 的霸主地位。它提供了 Null 安全性，从这一点来说它确实比 Java 更好。那么是不是这就意味着开发者应该毫不犹豫地拥抱 Kotlin，否则就落伍了？
代码地址：https://github.com/hjptriplebee/Chinese_poem_generator， 欢迎fork， star 机器人命名MC胖虎，目前只是最简单粗暴的方法，使用t
在这篇简单的教程中，你将会学习到 Jenkins 的流水线即代码，以及如何开发流水线脚本的指导。 Jenkins 是一个开源持续集成服务器，它可以提供持续执行自动化构建和测试的能力。Jenkins 可以控制和监控多种任务，包括：拉取代码、静态代码分析、构建工程、执行单元测试、自动化或者性能测试，最后部署应用。这些任务通常是一个持续部署流水线。 流水线（Pipeline）是 Jenkins 的一套插件。流水线可以认为是执行任务的一系列阶段，它可以持续地发布你的应用。“持续”的概念是相对于你的应用环境来说的
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图，并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
人们可以使用TensorFlow的所有高级工具如tf.contrib.learn和Keras，能够用少量代码轻易的建立一个卷积神经网络。但是通常在这种高级应用中，你不能访问代码中的部分内容，对深层次的原理缺乏理解。 在本教程中，我将介绍如何从零开始使用底层的TensorFlow构建卷积神经网络，并使用TensorBoard可视化我们的函数图像和网络性能。本教程需要你了解神经网络的一些基础知识。在整篇文章中，我还将把卷积神经网络的每一步都分解为绝对的基础知识，以便你可以充分理解图中每一步发生的情况。通过从头开
持续集成和持续交付 (CI/CD) 在现代软件开发中至关重要，有助于实现自动化代码集成和可靠的应用程序交付。 Jenkins 以其灵活性和广泛的插件选项而闻名，是创建 CI/CD 管道的领先工具。
Jenkins是一个自动化服务器，目前发展超过15年，比较成熟的CI工具（也可以CD）能够实现自动化集成发布。 Jenkins构件任务一般有2种，一种是“构建一个自由风格的软件项目”和“流水线”项目。本文讲解的是使用pipeline流水线搭建一个GO工程的持续集成任务的完整方法。
指定整个Pipeline或特定阶段是在Jenkins Master节点还是Jenkins Slave节点上运行。可在顶级pipeline块和每个stage块中使用（在顶层pipeline{}中是必须定义的 ，但在阶段Stage中是可选的）
虽然放弃了通篇学习一整门语言，但是为了在声明式流水线中使用简单的逻辑操作还是需要学习一点Groovy的基础内容。
我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。
机器之心（海外）原创 作者：shixin 参与：Joni、Smith 在这篇文章中，机器之心海外分析师对Medium（链接见文后）上的一篇热门博客进行了介绍，讨论了六个关于创建机器学习模型来进行文本分类的主要话题。 在这篇文章中，作者讨论了六个关于创建机器学习模型来进行文本分类的主要话题。 TensorFlow 如何工作 机器学习模型是什么 神经网络是什么 神经网络怎样进行学习 如何处理数据并且把它们传输给神经网络的输入 怎样运行模型并且得到预测结果 作者也提供了可在Jupyter notebook上运行
Pytorchtask·1——PyTorch的基本概念1. 什么是PyTorch，为什么选择PyTorch2. 配置Python环境3. 准备Python管理器4. Pytroch的安装5.PyTorch基础概念6. 通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)
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