Github地址:https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
PS:基本的流程就是开发人员提交代码,自动构建,然后可以在ci服务器上访问,整个流程基本就是这样。
解决方法:在”/etc/docker/“目录下,创建”daemon.json“文件。在文件中写入
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志
链接:https://yanbin.blog/python-dependency-management-build-tools
PS:基本目前这种就是开发和测试,CICD的完整的流程。git的工作流,基于分支的工作流。部署到CI的服务器上。CD其实分几种情况,可能部署到生产的环境的机器,另外的一个单独系统,我们生产的环境的部署,一般情况是根据发布来部署的。今天这个基本是开发和测试,没有包括生产环境的。下次项目发布做部署,应该可以gitlab,gitlab-ci的什么流程
Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。
文章来源:网络 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具,以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。 不像 Java 在经历了最初的手工构建,到半自动化的 Ant, 再到 Maven 基本就是事实上的标准了。其间 Maven 还接受了其他的 Gradle(Android 项目主推), SBT(主要是 Scala 项目), Ant+Ivy, Buildr
PS:实际上这个例子,就是特定版本的docker image的产生。一个版本的发布代表我们这个软件的稳定的版本的问世,接下来就可以进行对稳定版本的部署,我们对稳定版本的部署,稳定版本的部署具体是docker swarm还是k8s,最重要的是我们已经有了一个docker image,我们可以通过手动,或者自动的升级。update docker image 实现服务的不中断。 总体言之这几次的流程是:开发代码提交到分支后,分支下进行校验pipline,没有问题,进行deploy的,在deploy测试没有问题,打包tag,形成稳定的dockerimage版本。
上篇?Gitlab CICD 与Kubernetes实践·部署GitLab Runner文章内通过Kubernetes已经完成Gitlab Runner的部署的,现在我通过一个实际的案例来测试和使用G
一、OpenStack持续测试概述 众所周知,OpenStack作为一个特大型软件开发项目,有着数千人的开发人员,每天要处理千计提交的代码,几千条Gerrit评论和投票,催生出数万个测试环境,还有数百次源代码的合并,十几个顶级项目,大量的文档,跨大洲大洋的协同开发。 因此,为了确保这些工作的实现,OpenStack构建了一套完善的CI(持续集成)-CT(持续测试)-CD(持续交付)基础设施平台和流程体系。如下图所示 📷 图来自docs CI方法已经在 OpenStack 项目中得到了
这一篇,我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署,经过以往的经验,我们使用Jenkins的时候,会在jenkins中安装一系列的开发环境包,比如:
文档是开发过程的最佳组成部分。 Sphinx与Tox一起,使得它易于编写,易于欣赏。
一.OpenStack持续测试概述 众所周知,OpenStack作为一个特大型软件开发项目,有着数千人的开发人员,每天要处理千计提交的代码,几千条Gerrit评论和投票,催生出数万个测试环境,还有数百次源代码的合并,十几个顶级项目,大量的文档,跨大洲大洋的协同开发。 因此,为了确保这些工作的实现,OpenStack构建了一套完善的CI(持续集成)-CT(持续测试)-CD(持续交付)基础设施平台和流程体系。如下图所示 📷 图来自docs:http://docs.openstack.org/
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
原文地址:https://dzone.com/articles/an-introduction-to-redis-ml-part-five-redis-labs
Python 是一门出色的通用编程语言,经常作为第一门编程语言来教授。二十年来,我为它撰写了很多本书,而它仍然是我的首选语言。虽然通常来说这门语言是简洁明了的,但是(正如 xkcd 讽刺的),从来没有人说过配置 Python 环境也是一样的简单。
如果你和我一样,希望将编写的 Python 实用程序与同事共享,最好的方法是制作一个软件包:它很容易安装,而且不需要复制粘贴。
本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习。并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
那么如何能够方便实现上面功能呢?这种场景就适合使用 Feature Flags,在构建过程中,通过开关的启用和关闭,对构建代码的过程进行动态设置,从而更好的实现 Tree Shaking。
使用github上开源的一个python的demo项目,地址为:https://github.com/imooc-course/docker-cloud-flask-demo 打开自己的gitlab,点击New project,把项目导入。
这个月早些时候我在加拿大PyCon的演讲让我兴奋不已,在会议期间,我与许多聪明人交谈,似乎每个人都在谈论着同样的希望和痛苦。 这是一个试图将社区中微弱的耳语合成一个单一的有凝聚力的帖子。
在本系列的前两篇博文中,笔者对 Git 以及 Git flow 进行了大致的介绍,相信各位读者已经对 Git 有了大致的了解。但是,在我们的日常工作中使用 Git 时常会遇到的各种突发状况,那么我们应该怎么合理的应对这些状况呢?俗话说,无规矩不成方圆,在团队协作中,如何规范 Git Commit 呢?本文将针对以上问题展开讨论,探讨一下在日常工作中,我们应该如何优雅的使用 Git?
Contributing特约贡献 欢迎贡献,非常感谢!每一点帮助,都是肯定。 你可以在许多方面做出贡献: 贡献类型 报告错误 在https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues上报告错误。 如果您报告错误,请包括如下信息: 您的操作系统名称和版本。 有关本地设置的任何细节可能有助于排除故障。 详细的步骤重现错误。 提交反馈 发送反馈的最佳方法是在https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues上提出问
上篇教程学院君给大家演示了如何在 Windows 中安装 WSL 版 Ubuntu 虚拟机,并且在虚拟机中安装了 PHP、Composer、Git 等 PHP 开发基础软件,此外还简单介绍了 WSL 虚拟机与 Windows 宿主机之间的文件同步机制。
决策树是一种用于监督学习的算法。它使用树结构,其中包含两种类型的节点:决策节点和叶节点。决策节点通过在要素上询问布尔值将数据分为两个分支。叶节点代表一个类。训练过程是关于在具有特定特征的特定特征中找到“最佳”分割。预测过程是通过沿着路径的每个决策节点回答问题来从根到达叶节点。
本文讨论了有关Kubernetes v1.20版本中宣布的Dockershim弃用的一些常见问题,具体资料请参考文末文档。
来源:Deephub Imba本文约3500字,建议阅读5分钟本文我们将深入研究称为 TabNet (Arik & Pfister (2019)) 的神经网络架构,该架构旨在可解释并与表格数据很好地配合使用。 Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络,它通过类似于加性模型的顺序注意力机制(sequential attention mechanism)实现了instance-wise的特征选择,还通过encoder-decoder框架实现了自监督学习。 表格数据是日常中用到的最多的数据类型
这个包本身自带了kconfig,可直接在这个包里面执行make menuconfig进行配置,然后执行make
在我刚翻译完的 Python 打包系列文章中,作者提到了一个神奇的测试工具 tox,而且他本人就是 tox 的维护者之一。趁着话题的相关性,本文将对它做简单的介绍,说不定大家在开发项目时能够用得上。
谈及数据分析,我们一般会联想到数据的分析结果和可视化,光鲜亮丽的结果固然重要,但要知道这些结果归根到底都是由代码产生的,而代码质量的评判标准即是数据代码的正确性和可重复性。虽然我们都知道,一份漂亮的研究结果通常是分散且偶然探索结果的集合。研究的过程往往并非一帆风顺,那些失败的探索性试验也都是结果的一部分。所以这也会导致项目结构变得复杂冗余,难以追溯。
翻译自 Run OpenTelemetry on Docker 。 这是为新一代可观测性工具的储备知识。
在Linux系统中,有许多命令可以帮助我们查看和操作文件系统。其中,tree是一个十分有用的工具,它以树形结构的方式展示目录和文件。不同于ls命令简单地列出文件和目录,tree提供了一种更直观、层次化的方式来查看你的文件系统。在本文中,我将详细介绍如何使用tree命令。
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
深度集成与迁移学习是提高模型性能的重要技术之一,可以利用不同模型之间的互补性来提高整体性能。在CatBoost中,我们可以通过深度集成和迁移学习来进一步提升模型的准确性和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习,并提供相应的代码示例。
pytest方式调用python库cocotb-test的cocotb-test.simulator.run方法,该方法定义了使用何种仿真器的方法;makefile方式是调用python库cocotb中的makefile.sim,该Makefile会根据运行cocotb的命令行中仿真器的类别来调用不同仿真器的makefile,从而执行相关仿真器的编译和仿真操作。
在这个系列中,我们将学习如何使用google的移动开发框架flutter创建一个电商应用。 本文是flutter框架系列教程的第一部分,将学习如何安装Flutter开发环境并创建第一个 Flutter应用,并学习Flutter应用开发中的核心概念,例如widget、状态等。
Flake8 是由 Python 官方发布的一款静态代码检查工具(https://pypi.python.org/pypi/flake8/),相对于 PyLint 而言,Flake8 的检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强。
GitLab 和 Jira 是平时开发过程中使用非常高频的代码管理系统(开发人员)和项目管理系统(项目管理),通过两套系统的协作完成平常大多数的功能开发,但是两套系统在没有集成情况下是完全两套独立的系统,不仅信息没有互通,而且开发人员需要反复的登陆两套不同的系统,进行一些重复的操作才能保证功能流的正常流转,不仅效率低下,浪费时间和人力,而且因为人本身的不可靠属性,所以导致状态的流转并不能非常的及时和准确,这种重复和机械的动作恰恰是自动化所擅长的地方,今天我介绍一下如何集成 GitLab 和 Jira 的工作流,提高团队的开发体验,提升大家的开发效率,可以把腾出的精力和时间都放在更有价值的事情上
几个小时前宣布,Emacs 29 的分支现在从 master 分支中切掉了!这意味着该emacs-29分支从现在起将不再接收任何新功能,而只会接收错误修复。
前面我们通过对论文中的公式详细解读,一步步推导了XGBoost的优化目标以及建树方法。下面我们就来动手实践,拿真实的数据来手动计算,并且使用python来实现一个简易的XGBoost。
https://tox.readthedocs.io/en/latest/examples.html
随机森林是机器学习一种常用的方法。它是以决策树为基础,用随机的方式排列建立的,森林里每个决策树之间都是没有关联的。 在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。随机森林可以用来进行无监督学习聚类和异常点检测。
您知道吗,一个公司在其软件工具链中平均会使用到 25 个工具?为了管理这些工具,组织将 10% 的开发团队投入到工具链的维护中。虽然标准化似乎是唯一的解决方案,但它需要付出的代价是不言而喻的。那么,如
如果你的机器上没有安装Git,可以查看这篇文章 How to Install Git on Mac and Generate SSH Keys.
熵:用于表示随机变量不确定性的度量 。假设X是一个取值有限的随机变量,其概率分布为:
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