基于jenkins的cicd,最终运行到windows上的docker环境
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
【人工智能教育】基于Python的核心算法与知识表示教学:机器学习模型实现与推理系统设计*注:本文由Codex+deepseek-v4-pro+skills生成
内容概要:本文档为《人工智能应用实践教程(Python实现)》的期末复习要点整理,系统梳理了人工智能的基本概念、核心算法与实践技术。内容涵盖人工智能发展史、三大学派、强弱AI区分,以及机器学习基础(监督/无监督学习)、线性回归、逻辑斯蒂回归、KNN、朴素贝叶斯等经典算法;深入讲解神经网络与深度学习原理,包括前向传播、反向传播、激活函数及Keras与NumPy实现;并介绍知识表示方法如谓词逻辑、产生式规则、语义网络、框架与知识图谱,配合Python代码示例;进一步阐述推理机制(正向/逆向推理、可信度推理)和搜索策略(BFS、A*、遗传算法),辅以实现代码。附录归纳关键公式与练习要点,强化理解与应用。; 适合人群:具备Python编程基础,正在学习人工智能或机器学习课程的高校学生及初级研发人员,尤其适合备考或希望巩固AI核心知识体系的学习者。; 使用场景及目标:①掌握AI核心算法原理与数学基础,提升理论理解能力;②通过Python动手实现各类AI模型与推理机制,增强工程实践能力;③辅助课程复习与考试准备,系统构建人工智能知识框架。; 阅读建议:建议结合教材与代码环境边学边练,重点关注各算法的数学表达与Python实现细节,对关键公式进行推导,并运行示例代码加深理解,特别关注知识表示与推理部分的程序逻辑设计。
Python写入文件(txt, csv, excel)
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 代码详细说明请看文章 Python 远程关机
计及自适应预测修正的微电网 MPC 优化调度方法研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了一种计及自适应预测修正的微电网模型预测控制(MPC)优化调度方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法融合了预测模型与实时反馈机制,针对微电网中可再生能源出力、负荷需求等存在的强不确定性,通过引入自适应机制动态修正预测偏差,有效提升了调度方案的精度与系统运行的鲁棒性。研究详细构建了包含分布式电源、储能系统及可控负荷的微电网数学模型,阐述了MPC框架下的滚动时域优化过程,实现了在降低系统综合运行成本的同时,保障微电网的安全稳定运行。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统优化调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高校或科研机构开展微电网能量管理系统的核心算法研究与教学实践;②为实际微电网工程项目提供一种考虑预测误差在线修正的先进优化调度解决方案,旨在提高新能源的消纳效率,增强系统应对不确定性的能力,并优化整体经济性。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码,深入理解MPC算法在微电网调度中的具体实现流程,重点关注预测模型构建、优化问题求解以及反馈校正环节的交互逻辑,可通过修改系统参数、调整预测误差场景等方式进行仿真验证,以探究不同条件下算法的性能表现。
DevOps-AZURE-demo:使用Terraform,Jenkins,GitLab,Docker,GitGitHub,AnsibleAWX的IaC和CICD演示(@ Azure
在Azure环境中,Docker可以用来创建轻量级、自包含的运行环境,方便部署和扩展应用。
CICD搭建准备——Jenkins实现自动部署
"CICD搭建准备——Jenkins实现自动部署"在软件开发中,持续集成(Continuous Integration,CI)和持续交付(Continuous Delivery,CD)是现代化开发
Test-CICD:TestCICD
在Test-CICD项目中,Docker可能被用来创建可移植的应用实例,确保在不同环境中的一致性。9.
jenkins-cicd-config
**Jenkins 安装与配置** Jenkins 可以在多种操作系统上运行,包括 Linux、Windows 和 macOS。
cicd:尝试net-ci cd功能的点网仓库
**Docker**:容器化技术可以将应用程序及其依赖项打包在一起,确保在不同环境中的一致性。Docker常用于构建和部署C#应用,特别是ASP.NET Core应用。4.
左移ccd演示
Check Point CloudGuard ShiftLeft与Jenkins CICD管道的集成:本演示包含恶意软件,因此请不要在生产环境中使用,并小心轻放CloudGuard ShiftLeft
云原生架构师之DevOps技术栈20201207公开课.pdf
容器化技术:Docker是容器化技术的典型代表,它允许开发者将应用与应用的依赖包打包到一个可移植的容器中,然后在任何支持Docker的机器上运行。10.
YOLO算法室内家居柜子目标检测数据集-503张-标注类别为柜子.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8,v9, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
YOLO算法室内家居环境人目标检测数据集-378张-标注类别为人.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8,v9, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
YOLO算法室内培训室手部手势目标检测数据集-993张-标注类别为握拳-手.zip
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YOLO算法工业车间剥线钳目标检测数据集-1472张-标注类别为剥线钳.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练,包含YOLO格式标签和VOC格式标签; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
模策水保师-AI本地写水保弟弟等等等等 对对对
AI本地写水保!!
Ubuntu18.04 Qt platform issue
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文主要阐述了在 Ubuntu 18.04 环境中处理 Qt 遇到 qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb” 错误的方法,向读者提供了解决方案,对有需求的人士具有参考价值。 ### Ubuntu 18.04 环境下处理 Qt 引发 qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb” 错误 #### 问题背景及说明 在 Ubuntu 18.04 操作系统中,安装并尝试执行 Qt 5.15.0 版本的应用程序时,用户可能会遭遇以下错误提示: ``` qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin "xcb" in "" even though it was found. This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem. Available platform plugins are: eglfs, linuxfb, minimal, minimalegl, offscreen, vnc, xcb. Aborted (core dumped) ``` 此错误提示表明 Qt 应用程序在初始化所需的平台插件 “xcb” 时失败。通常情况下,Qt 会利用 “xcb” 插件与底...
语音处理用于音频盲源分离的谐波矢量分析 (HVA)(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕基于谐波矢量分析(HVA)的音频盲源分离方法展开,详细介绍其在语音处理中的应用原理与Matlab代码实现。该方法通过挖掘混合音频信号中的谐波结构特征,构建谐波矢量模型,从而有效分离多个重叠的语音源信号。文章强调算法在实际语音增强场景中的可行性与科研价值,结合可运行的Matlab代码帮助读者深入理解频域特征提取、信号重构等关键技术环节,提升对盲源分离机制的认知与实践能力。; 适合人群:具备一定数字信号处理理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员,以及从事语音识别、智能助听、会议系统等语音工程开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于会议系统、智能助听器、语音识别前端等需实现多说话人声音分离的实际工程场景;②为学术研究提供可复现的HVA算法框架,支撑盲源分离、语音增强等方向的技术验证与创新;③辅助完成科研项目、课程设计或学位论文中关于信号分离算法的仿真实验与结果分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试,重点剖析HVA在频谱分解、基频估计与矢量聚类中的实现逻辑,同时对比其他盲源分离方法(如ICA、NMF),深化对语音信号时频特性的理解与算法选型能力。
覆盖和覆盖D2D通信网络的传输容量分析(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“覆盖和覆盖D2D通信网络的传输容量分析”的Matlab代码实现展开,属于通信技术与系统仿真领域的研究内容。通过Matlab编程对设备到设备(D2D)通信网络在不同覆盖条件下的传输容量进行建模与仿真分析,重点评估网络在复杂无线环境中的性能表现,优化频谱资源分配并抑制同频干扰。文档深入探讨了D2D通信与蜂窝网络共存场景下的干扰协调机制,结合通信协议优化、网络覆盖优化及资源管理策略,提出提升系统整体传输容量的技术方案。所提供的完整仿真代码、参数配置与结果分析流程,有助于复现研究过程并支持进一步的算法改进与理论验证。; 适合人群:具备通信工程、无线网络及相关领域基础知识,熟练掌握Matlab编程语言,从事学术研究或工程技术开发的研究生、高校教师及通信行业研究人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中对D2D通信网络传输容量的理论建模与仿真验证;②支撑学位论文、期刊投稿或科研项目中的性能评估与数据分析;③深入理解蜂窝网络与D2D混合组网中的干扰管理、资源复用与容量优化机制; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与仿真模型,动手运行并调整关键参数(如发射功率、用户密度、覆盖半径等),观察其对系统容量的影响,同时参考相关通信理论文献,深化对D2D通信架构与物理层设计的理解。
YOLO算法室内家居与日化用品喷雾目标检测数据集-389张-标注类别为喷雾.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8,v9, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
YOLO算法工业车间钳子螺丝刀扳手目标检测数据集-302张-标注类别为钳子-螺丝刀-扳手.zip
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