亮点功能:流水线编辑支持并行了！

建木SaaS版图形化编辑器新增并行流程功能：从管道到并行编排的突破
最新推荐文章于 2025-11-29 20:53:31 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-29 20:53:31 发布 · 228 阅读 · 0 ·
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小伙伴们一直想要的编辑并行流程功能上线了！！！！之前建木开源版的图形化编辑器只支持管道式编排，不支持并行。现在建木SaaS版图形化编辑器可以并行流程了，大家快来试试吧！！！解锁不一样的图形化编排吧～

SaaS版

开源版

点击链接：https://devops.jianmuhub.com，快来体验吧！！！！

Jianmu_Dev
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云原生CI_CD：Jenkins+Nginx自动化部署流水线
AI云原生与云计算技术学院
07-11 399
本文旨在提供一个完整的云原生CI/CD解决方案，使用Jenkins作为自动化引擎，Nginx作为反向代理和负载均衡器，实现从代码提交到生产部署的全流程自动化。云原生CI/CD的核心概念Jenkins流水线设计与实现Nginx配置与优化容器化部署策略安全与权限管理本文采用从理论到实践的递进结构，首先介绍核心概念，然后深入技术实现，最后给出实际案例和优化建议。每个章节都包含详细的配置示例和代码片段。CI/CD。
大数据领域分布式计算的技术峰会亮点
AI天才研究院
05-11 1015
分布式计算作为大数据处理的核心基础设施，其技术演进直接影响着企业数据价值的挖掘效率。全球顶级技术峰会（如ApacheCon北美/欧洲、Strata Data Conference、QCon全球软件开发大会）是观察这一领域技术趋势的最佳窗口。本文聚焦近3年（2021-2023）峰会的核心议题，覆盖技术原理突破、工程实践创新、行业应用落地三大维度，旨在帮助读者把握分布式计算的最新发展方向。本文以“技术演进主线+行业实践”为逻辑，首先梳理分布式计算的核心概念与峰会关注的技术方向；
建木(Jianmu)----建木系统中的内置节点
redrose2100的博客
05-12 874
【原文链接】 1 建木中节点的理解 在建木系统中，节点可以理解为一个步骤，比如单元测试、编译、发布、测试、部署等步骤，每个步骤就可以理解为一个节点，因为每个步骤做的事不同，因此节点也是不同的，但是在建木中，将节点划分为内置节点和自定义节点，内置节点包括开始节点、结束节点、shell节点、网关节点，他们的作用分别如下 开始节点：标志流水线的开始 结束节点：标志流水线的结束 shell节点：即可以执行shell命令的docker容器 网关节点：即当遇到分支的时候决定写一个步骤使用哪个节点的节点 2 开始节点
多核处理器与线程级并行：并行计算时代的核心变革力量
xionio的博客
08-26 726
多核处理器与线程级并行技术已成为突破单核性能瓶颈的关键路径。本文系统梳理了从单核到多核的技术演进：1）单核处理器的性能提升受制于功耗散热和指令级并行局限；2）多核架构通过增加核心数量、降低主频，在控制功耗的同时实现线程级并行；3）重点分析了多核处理器的缓存共享、互连机制、负载均衡等核心技术；4）对比了学术界（如Hydra、RAW）与工业界（Intel Core Duo、AMD Opteron）的典型实现方案。多核技术通过硬件架构创新和软件优化配合，为现代并行计算提供了核心动力，将持续推动计算性能的进步。
【编译工具】CodeRider 2.0：驭码 CodeRider 2.0 产品功能分析
顾三殇 —— 博客空间（软件测试）
06-17 1115
CodeRider 产品功能详解：【产品功能】：1、Loom - 智能化端到端项目开发；2、代码智能评审；3、代码智能生成/补全；4、智能辅助编程；5、智能 DevOps 助手；6、智能问答
OneDev基础设施即代码终极指南：Terraform与CI/CD流水线深度集成
gitblog_00103的博客
11-22 257
在现代软件开发中，**基础设施即代码（IaC）** 已经成为DevOps实践的核心要素。OneDev作为自托管的Git服务器，不仅提供强大的CI/CD功能，还能与Terraform无缝集成，实现基础设施的自动化管理。本文将为您详细介绍如何在OneDev中配置Terraform与CI/CD流水线的完美结合，让您的部署流程更加高效可靠。🚀 ## 什么是OneDev基础设施即代码？ OneDev是
​​Cinema 4D 2026 核心亮点：AI智能驱动 + 无缝实时渲染​
qwe19960447610的博客
09-12 1283
Cinema4D 2026发布，带来AI辅助建模、实时全局光照等突破性功能，显著提升三维创作效率。新版本优化了渲染速度、内存管理和视窗性能，降低技术门槛的同时可能面临学习曲线和硬件需求挑战。
lmdeploy v0.9.2 发布详解：功能升级、性能优化与兼容性提升全解析
福大大架构师每日一题
07-27 1082
lmdeploy是一个面向大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署框架，旨在简化并加速模型推理过程，支持多种硬件架构与优化引擎。该项目持续活跃，社区贡献热烈，频繁发布更新，确保其功能和性能紧贴最新AI技术发展动态。此次v0.9.2版本，是继0.9.1之后的重要升级版本，不仅强化了模型支持能力和系统兼容性，还修正了若干关键BUG，优化了运行时表现和整体用户体验。因此，对于正在使用lmdeploy进行模型部署的用户和研发团队来说，及时了解并升级至该版本至关重要。
Copilot与深度学习：PyTorch_TensorFlow AI辅助
AI天才研究院
05-09 1192
随着深度学习框架的复杂性日益增长，PyTorch的动态图灵活性与TensorFlow的静态图优化能力成为开发者的核心选择。GitHub Copilot作为基于GPT的代码生成工具，通过上下文理解实现智能化代码补全，显著降低重复编码成本。本文聚焦Copilot在两大框架中的深度集成，覆盖从基础语法补全到复杂模型架构生成的全场景，帮助开发者掌握高效开发范式。
SC035HGS数据手册深度解读：掌握技术参数与功能亮点
[SC035HGS数据手册深度解读：掌握技术参数与功能亮点](https://e2e.ti.com/cfs-file/__key/communityserver-discussions-components-files/388/OPERATING.PNG) 参考资源链接：[SC035HGS智能视觉传感器数据手册V0.8...
DevOps介绍
摸鱼的老谭
11-29 580
DevOps是开发与运维团队协作的软件交付方法，通过文化变革和工具整合实现高效交付。其核心在于敏捷协作、自动化和持续改进，催生了DevOps工程师这一复合型角色。关键工具包括CI/CD、安全合规和AI增强类平台。尽管面临技能缺口、工具碎片化和文化阻力等挑战，DevOps仍能显著提升交付速度和质量。通过引入FinOps实践可优化云成本，使组织在保证创新的同时控制支出。这一模式已成为现代软件驱动型企业的关键转型方向。
DevOps实战(12) - 使用Arbess+GitLab实现Java项目构建并将制品上传Aliyun OSS
tiklab2021的博客
11-27 1287
Arbess 是一款国产开源免费的 CI/CD 工具，支持免费私有化部署，一键安装零配置。本文将详细介绍如何安装配置使用GitLab、Hadess、Arbess系统，使用Arbess流水线拉取GitLab源码进行构建，并将制品上传Aliyun OSS归档。
DevOps实战(13) - 使用Arbess下载Aliyun OSS制品进行主机部署
tiklab2021的博客
11-27 881
Arbess 是一款国产开源免费的 CI/CD 工具，支持免费私有化部署，一键安装零配置。本文将详细介绍如何安装配置使用Arbess系统，使用Arbess流水线下载Aliyun OSS制品进行主机部署。
STM32+MAX7219数码管模块显示程序 SPI接口
12-02
提供了基于STM32F4xx系列的MAX7219数码管模块显示程序，通过SPI串行总线进行通信，使用库函数进行编程。经过实际测试，该程序能够正常驱动数码管进行显示。 特点 基于STM32F4xx系列MCU 使用SPI串行总线通信 采用库函数编程 实测能正常驱动MAX7219数码管模块显示
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
12-02
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Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
12-02
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【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
最新发布
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
基于ROS的机器人运动规划与路径搜索算法实现工作空间_包含A星Dijkstra等经典与优化算法在二维三维栅格地图中的高效路径规划与避障实现结合RVIZ可视化插件进行实时路径动态障碍.zip
12-02
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基于OpenStreetMap开源地理数据与OSRM高性能路由引擎的跨平台智能路径规划系统_集成多模式交通网络分析实时交通流量预测动态避障与多目标优化算法的综合性导航解决方案_.zip
12-02
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Golem：支持无代码与Python的测试自动化工具
这对于持续集成/持续交付（CI/CD）流水线尤为重要，有助于实现快速反馈和高频发布。 报告引擎是Golem的一大亮点。它不仅生成结构化的HTML报告，还包括一个功能丰富的报告仪表板，支持按项目、套件、执行批次等多个...
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