transforms.CenterCrop(10), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ) scripted_transforms...= torch.nn.Sequential( tf.RandomRotation((35, 135), resample=0), tf.RandomGrayscale() ) scripted_transforms...(17) transforms = torch.nn.Sequential( tf.GaussianBlur(kernel_size=15, sigma=(5.0, 15.0)) ) scripted_transforms...tf.RandomHorizontalFlip(), tf.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)) ) scripted_transforms...cv.imread("D:/images/1024.png") cv.imshow("input", image) im_data = image.transpose((2, 0, 1)) result = scripted_transforms
基本上，step告诉Jenkins 要做什么，并且作为Declarative Pipeline和Scripted Pipeline语法的基本构建块。...Pipeline支持两种语法：Declarative Pipeline（在Pipeline 2.5中引入，即声明式pipeline）和Scripted Pipeline（即脚本式pipeline），两者都支持建立连续输送的...选择Declarative Pipeline还是Scripted Pipeline 最开始的Pipeline plugin，支持的只有一种脚本类型，就是Scripted Pipeline； Declarative...Pipeline为Pipeline plugin在2.5版本之后新增的一种脚本类型，与原先的Scripted Pipeline一样，都可以用来编写脚本。
基本上，步骤告诉Jenkins 要做什么，并且作为Declarative和Scripted Pipeline语法的基本构建块。...Pipeline Scripted Pipeline，如声明式Pipeline，构建在底层Pipeline子系统之上。...不像声明，Scripted Pipeline有效地是一个通用的DSL构建与Groovy。...Flow Control Scripted Pipeline从顶部顺序执行，与Jenkinsfile Groovy或其他语言中的大多数传统Scripted一样。...由于它是一个功能齐全的编程环境，Scripted Pipeline为Jenkins用户提供了极大的灵活性和可扩展性。
1.4、pipeline又分两种类型 pipeline类型 Scripted Pipeline Declarative Pipeline [2.5之后才推出],也是后续Open Blue Ocean所支持的类型...1.5、针对Scripted和Declarative的个人感受 Scripted Pipeline 更灵活，熟悉groovy语法的小伙伴，可以定制自己强大的workflow pipeline Declarative
使用Kibana 的scripted fields可以做到这一点。...在Kibana中，导航到 “Management ”-> “Index Patterns” 选择您的文档存储位置的 “Index pattern” 切换到 “scripted field ”面板 单击...“Add scripted field” 添加 “name”，选择 “Number” 类型，然后输入所需的脚本： ZonedDateTime zdt = doc['date_time2'].value...在 7.5 版之后 对于最新的版本，无需创建新的”Scripted field”字段，您需要直接进入“layer Styling”选项并选择“Date”数据类型，它将显示在字段列表中。
Pipeline Steps Reference Pipeline 功能在之前的 Jenkins 版本中已经存在了，Jenkins Pipeline 分有两种：Declarative Pipeline 与 Scripted...两者的区别是 Declarative Pipeline 必须以 pipeline 块包含： pipeline { } 而 Scripted Pipeline 则以 node 块包含： node { }...Declarative Pipeline 使用声明式的写法，也支持引入 Scripted Pipeline 代码： pipeline { stages { stage('Script...bat 'gradlew clean assembleBetaDebug' } } } } } 虽然功能和灵活度上并没有 Scripted...参数 使用 parameters 块来声明参数化，不过由于 Blue Ocean 与 Declarative Pipeline 都是新生事物，所以当前支持的参数类型有限，需要等待社区扩展或者以 Scripted
最终尝试Scripted Metric Aggregation成功。下面举例说明 比如现在我们有一堆股票价格数据，我们现在需要获得股票每天的收盘价比前一天的差值（Delta）。...":10} 先分解一下看这个查询如何实现： 把股票数据按照“天”分bucket，这个会用到Date Histogram Aggregation 获得每个bucket里的最后一次的价格数据，这个会用到Scripted...field": "date", "interval": "day" }, "aggs": { "latest_price": { "scripted_metric
我们先添加一个文档 PUT test/type1/1 { "counter" : 1, "tags" : ["red"] } Scripted updates 现在，我们可以执行一个增加计数器的脚本...params" : { "count" : 4 } }, "upsert" : { "counter" : 1 } } scripted_upsert...如果您希望您的脚本运行，不管文档是否存在，也就是：脚本处理初始化文档而不是upsert元素，然后将scripted_upsert设置为true: POST sessions/session/dh3sgudg8gsrgl.../_update { "scripted_upsert":true, "script" : { "id": "my_web_session_summariser",
语法 Pipeline支持两种语法：Declarative Pipeline（在Pipeline 2.5中引入，结构化方式）和Scripted Pipeline，两者都支持建立连续输送的Pipeline...但是Scripted pipeline更加灵活，因为Groovy本身只能对结构和语法进行限制，对于更复杂的pipeline来说，用户可以根据自己的业务进行灵活的实现和扩展。...本文主要采取Scripted Pipeline语法 二、项目实战 环境介绍 环境参考链接： https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/12344871.html 这里面...test PROJECT_NAME=eureka-server PORT=8761 BUILD_ID=${BUILD_ID}"' } } } 代码解释： node {} 这里面，是Scripted
方案二：使用 scripted_metric 提升精度。 方案三：业务层面自己写代码实现。 接下来，我们逐一实战且解读上述三个方案。...4.2 使用scripted_metric提高精度 面对这种情况，我们可以使用Elasticsearch的另一个强大功能 —— 脚本计算（scripted_metric）来解决。...scripted_metric允许我们自定义复杂的聚合逻辑，比如下面的DSL： ####务必要删除索引 DELETE product POST /product/_bulk { "index" :...商品2", "price" : 7890.12 } GET /product/_search { "size": 0, "aggs": { "avg_price": { "scripted_metric...5、小结 总的来说，虽然Elasticsearch在进行聚合操作时可能会出现数据精度不准的问题，但是通过借助 scaled_float 类型提升精度、使用 scripted_metric 提升精度以及业务层面自己写代码实现三种方案得到较为精确的结果
Scripted Pipeline：是基于Groovy编写的脚本语言，它是一种灵活的方式来描述交付流水线。...Scripted pipeline – 基于grjoovy的语法，相较于Declarative，扩展性比较高，好封装，但是有些难度，需要一定的编程工具。...Scripted pipeline：更加灵活，因为Groovy本身只能对结构和语法进行限制，对于更复杂的pipeline来说，用户可以根据自己的业务进行灵活的实现和扩展。...总结 Scripted Pipeline 和 Declarative Pipeline 两种流水线定义的主要区别在于语法和灵活性上。...Declarative Pipeline 语法要求更严，需使用 Jenkins 预定义的DSL 结构，使用简单； Scripted Pipeline 受限很少，限制主要在 Groovy 的结构和语法；
= torch.jit.script(quantized_model) scripted_quantized_model.save("fbdeit_scripted_quantized.pt") /...您可以使用scripted_quantized_model生成相同的推理结果： out = scripted_quantized_model(img) clsidx = torch.argmax(out...= optimize_for_mobile(scripted_quantized_model) optimized_scripted_quantized_model.save("fbdeit_optimized_scripted_quantized.pt...optimized_scripted_quantized_model....scripted & quantized model: 593.19ms scripted & quantized & optimized model: 598.01ms lite
scripted_model = torch.jit.script(model) scripted_model.save("model_jit.pt") Reference [1] Source:
Pipeline的两种语法 Pipeline可以使用两种语法编写，分别是Delcarative Pipeline（声明式）和Scripted Pipeline（脚本式）。...} } } } } } } Scripted...Pipeline Scripted Pipeline对语法的要求比较宽松，顶层可以是node，也可以是stage。...stage("Test"){ sh 'echo Testing...' } } 基础语法 相比起Declarative Pipeline语法中使用块或指定的形式定义构建过程，Scripted
T.ConvertImageDtype(torch.float), T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ) scripted_transforms...# Note: we can similarly use T.Compose to define transforms # transforms = T.Compose([...]) and # scripted_transforms...torch.uint8) out_image_batched = transforms(batched_image) # and has torchscript support out_image2 = scripted_transforms...all operators are torchscriptable and can be # serialized together with your model torchscript code scripted_read_image
pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "counter" : 1, "tags" : ["red"] } ' Scripted...如果开发者希望无论文档是否存在，都是script执行而不是upsert，那么可以将scripted_upsert设置为true，如下： curl -X POST "localhost:9200/test...pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "scripted_upsert":true, "script" : {
torch from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobile model = torch.jit.script('deeplabv3_scripted.pt...') optimized_scripted_module = optimize_for_mobile(scripted_module) optimized_scripted_module...._save_for_lite_interpreter("deeplabv3_scripted.ptl") 然后又报错了，说什么 Objects is bot supported ...
output = self.weight.mm(input) output = self.linear(output) return output scripted_module...= torch.jit.trace(Module_0(2, 3).eval(), (torch.zeros(3, 2))) scripted_module.save("Module_0.pt") script...self.weight.mm(input) if do_linear: output = self.linear(output) return output scripted_module...= torch.jit.script(Module_1(3, 3).eval()) scripted_module.save("Module_1.pt") 混合模式 一个 module 包含控制流，...self.sub_module(input) if do_linear: output = self.linear(output) return output scripted_module
启动Cobalt Strike软件，点击菜单attacks->web Drive by->scripted web Delivery ，弹出的对话框中，type类型设置powershel，单击launch...利用Cobalt Strike 生成powershel shel代码生成方法 点击菜单attacks->web Drive by->scripted web Delivery，弹出的对话框中，type类型设置
print get_server_instance().version https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Authenticating+scripted
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
