ChannelPipeline 提供了ChannelHandler 链的容器，并定义了用于在该链上传播入站和出站事件流的API。ChannelPipeline不是单独存在,它肯定会和Channel、ChannelHandler、ChannelHandlerContext关联在一起。 一、ChannelHandler 1、概述 如上图所示ChannelHandl
pipeline{ environment{ localPath = '/Users/jasqia/Desktop' mvn='/usr/local/Cellar/maven/3.8.1/libexec/bin/mvn' dev_host='localhost:8084' qa_host='localhost:8083' cert_host
目录 前言 流程 1、业务逻辑的入口，read 2、从pipeline的链表上依次执行 前言 红色的部分就是我们这次分析的核心 pipeline ， 本质上是一个双向的链接，请注意是双向 ， 它有head、tail , 中间有很多Context , 每个context 包含了需要执行的handler ,我们可以正向或者反向
该教程展示如何使用Jenkins的 Blue Ocean 特性生成一个流水线，该流水线将协调构建一个简单的应用程序。 在学习本教程前, 建议您先从Tutorials overview 页面至少浏览一组入门教程来熟悉CI/CD 概念 (与你 最熟悉的技术栈有) 以及这些概念是如何在Jenkins中实现的。 Jenk
一、jenkins pipeline 1.jenkins 什么是Pipeline 要实现CD，先要实现CI。CD Pipeline就是一个代码文件，里面把你项目业务场景都通过Groovy代码和Pipeline语法实现，一个一个业务串联起来，全部实现自动化，从代码仓库到生产环境完成部署的自动化流水线。这个过程就是一个典型的CD Pipeline
jenkins获取当前构建任务的构建人 pipeline中的全局变量，默认是不支持获取当前构建任务的构建人的，要想获取构建人的信息，只能通过插件来帮助我们获取 自由风格构建 插件：build-user-vars-plugin 结合pipeline 声明式语法的写法 pipeline { agent any stages { stag
pipeline{ environment{ localPath = '/Users/jasqia/Desktop' } agent:any stages{ stage("Stage 1"){ steps { script{ buildDescription '<span>PYTHON_
五月实习总结 Phantoscope任务一：Shell脚本任务二：调研JINA任务三：调研MLflow任务四：调研Kubeflow任务五：调研Huggingface/Transformers安装特点Pipeline的使用训练上传新模型 任务六：编写ModuleLoader 从五月十号开始到现在实习差不多一个月了，虽然一开始的目标是本着milvus的
Jenkins Pipeline直接使用File parameter，无法将文件上传到当前job的workspace下面，需要通过调用第三方jenkinsci-unstashParam-library库实现，方法如下： sharedlibraries地址：https://github.com/janvrany/jenkinsci-unstashParam-library unzip jenkinsci-unstashParam-library-mast
Action（动作）简介 Go 模板的动作就是一些嵌入到模板里面的命令，这些命令在模板中需要放到两个 大括号里{{ 动作 }}，之前我们已经用过一个很重要的动作：点（.），它代表了传递给模板的数据。 以下是Go语言官方给出的action列表，其中"Arguments"和"pipelines"代表数据的执行结果 {{/* a c
Position tracking and seeking 到目前为止，我们已经了解了如何创建pipeline 来进行媒体处理以及如何使其运行。大多数应用程序开发人员会对向用户提供有关媒体进度的反馈感兴趣。例如，媒体播放器会想要显示一个显示歌曲进度的滑块，通常还有一个指示流长度的标签。转码应用程序需
目录1. Jenkins 简介2. pipeline介绍什么是pipeline什么是JenkinsFilepipeline语法的支持3. pipeline 语法Groovy语法pipeline组成post部分pipeline支持的指令配置pipeline本身（option指令）（用到的时候可以来参考这块）在声明式pipeline中使用脚本pipeline内置基础步骤（重要）4. 环境变量
了解pipeline.py pipeline类参数解释： class SomethingPipeline(object): def __init__(self): # 可选实现，做参数初始化等 # 写入你的业务逻辑 def process_item(self, item, spider): # item (Item 对象) – 爬取数据的item # spi
Bootstrap 1）Bootstrap 和 ServerBootstrap 分别是客户端和服务器端的引导类，一个 Netty 应用程序通常由一个引导类开始，主要是用来配置整个 Netty 程序、设置业务处理类（Handler）、绑定端口、发起连接等。 2）客户端创建一个 NioSocketChannel 作为客户端通道，去连接服务器。 3）服务
目录 环境说明 一、安装jenkins插件 二、生成gitlab的访问token 三、配置jenkins的gitlab路径 四、打开job进行配置自动触发 环境说明 centos7 gitlab jenkins 一、安装jenkins插件 登陆jenkins点击系统管理，插件管理，可安装插件，搜索如下两个插件进行安装 二、生成gitlab的访问t
Jenkins_pipeline关闭默认检出 问题描述 在使用 Pipeline(流水线)过程中，如果使用了(Pipeline script from SCM)远程 Git 的 Jenkinsfile 方式，会出现代码检出 2 次的情况，如下图: ，当在 pipeline 中在次检出代码，就会检出 2 次，流水线执行会混乱 stage('克隆代码') { steps
当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类，比如决定此Item是丢弃而存储。以下是item pipeline的一些典型应用： 验证爬取的数据(检查item包含某些字段，比如说name字段) 查重
在shardingsphere中会发现不少netty的代码，到底做了什么，来看下 ShardingProxy代理服务，上代码，典型的netty启动 public void start(final int port) { try { ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap(); bossGroup = createEventLoopG
嘴巴会说（情商）比技术有时候更重要！ 水平有限，希望你看完有所收获！ 背景 1，filebeat直连Elasticsearch，需要对massage提取一些特定的字段。 2，如果你对数据需要处理的比较多还是建议用logstash，logstash更强大一些。 pipeline 简单介绍 pipeline 我最开始了解的时候是使用jenkins
groovy报错 ： java.lang.NoSuchMethodError: No such DSL method 'pipeline' found among steps 解决方法： 安装“pipeline”插件 其他类似报错一样，需要安装对应插件即可。
Netty 为许多提供了许多预置的编解码器和处理器，几乎可以开箱即用，减少了在烦琐事务上话费的时间和精力 空闲的连接和超时 检测空闲连接以及超时对于释放资源来说至关重要，Netty 特地为它提供了几个 ChannelHandler 实现 名称描述IdleStateHandler当连接空闲时间太长时，将会
Netty 为许多提供了许多预置的编解码器和处理器，几乎可以开箱即用，减少了在烦琐事务上话费的时间和精力 空闲的连接和超时 检测空闲连接以及超时对于释放资源来说至关重要，Netty 特地为它提供了几个 ChannelHandler 实现 名称 描述 IdleStateHandler 当连接空闲时间太长时
Jenkins Pipeline 的核心概念 Pipeline，简而言之，就是一套运行于Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化。 Pipeline是Jenkins2.X的最核心的特性，帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变 Pipeline是一组插
在sgbm算法中用到，算是经过考验过的， 可以到我的github页面下载modelsim仿真工程 http://github.com/tishi43/div module div_by_shift_sum #( parameter WidthD0=64, parameter WidthD1=32, parameter WidthQ=WidthD0+WidthD1) ( input
自动构建用于时间序列异常值检测的机器学习管道。 时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。作为数据分析最重要的任务之一，异常值检测在时间序列数据上有多种应用，例如欺诈检测、故障检测和网络安全攻击检测。例如，雅虎 [1] 和微软 [2] 已经建立了自己的时间序列异
