Jenkins官方社区携手灵雀云成功举办Jenkins Meetup

Jenkins官方社区与灵雀云在北京成功举办了Jenkins插件开发Meetup,作为Hacktoberfest活动的一部分。灵雀云DevOps高级研发工程师赵晓杰分享了参与开源社区的重要性,并现场演示了Jenkins插件开发。

 

近期,由 Jenkins 官方社区和灵雀云主办的 Jenkins 插件开发 Meetup 在北京中科曙光大厦成功举办。这是Hacktoberfest(即 Hack October Festival,十月“黑客”庆典)黑客马拉松活动的一部分。

灵雀云DevOps高级研发工程师赵晓杰作为出品人全程主导了此次Meetup。他本人也是Jenkins中文社区的重要贡献和维护者。他和现场开发者分享了为何要参与开源社区、如何参与、并现场演示Jenkins插件开发,开发者动手操作。

** 为什么要参与开源社区**

 

 

 

赵晓杰主要负责Jenkins 在国内的推广,即 Jenkins 的中文本地化工作。目前他在社区的主要精力放在 Jenkins 以及子项目的中文官方网站维护,Core 以及插件的本地化。

他结合自身体会与现场的开发者分享了参与开源社区的出发点和收获:

从个人角度: • 获得认可和荣誉感;

• 与大师同行,开发是一种需要持续学习的岗位,可以获得更快的成长速度;

• 高标准,开源社区有很多质量很好,标准很高的项目,有高手帮忙review代码等;

• 开源是大势所趋。从微软收购Github,IBM收购红帽就可以窥见一斑;

• 凝聚自身的核心竞争力;

从企业角度: • 避免重复造轮子,当企业需要的产品社区已经提供了方案的情况下,企业不必再走一遍重复的路子;

• 打造核心竞争力,在面对客户和技术占位时会有更好的竞争力;

• 增加在社区的影响力;

• 获得更多的帮助,大部分Jenkins解决方案都可以在社区内部找到;

• 赢取客户的信任;

在 Jenkins 社区里,我能做什么

Jenkins Area Meetups (JAMs) 是本地化的沙龙活动,旨在聚集当地的Jenkins 用户和贡献者并相互交流和学习。 JAM 通常由本地乐于分享 Jenkins 新概念、模式及工具的活跃 Jenkins 社区成员来组织。

JAM 活动一般由本地组织者推动,但得到 Jenkins 项目的官方支持,比如纪念品(贴纸等)、推广以及帮助一步步组织并建立沙龙活动小组。

 

 

 

此次灵雀云协助Jenkins官方社区发起的Jenkins Meetup,将是一个长期的线下活动。每期会邀请Jenkins和DevOps、Kubernetes等领域的大咖来进行技术分享。Jenkins Meetup服务广大开发者,欢迎开发者们积极参与到社区线上线下的分享、讨论和会议中。

 

 

 

 

 

每位开发者都可以通过多种方式为Jenkins做出贡献,包括:

 

代码 翻译,Jenkins 被世界各地的几十种不同语言的人使用。如果您熟悉英语以外的语言,请考虑改进对这些语言的支持 通过贡献核心或插件本地化工作。 文档,改进 Jenkins 和插件的文档,使其他人更容易入门。 测试,Jenkins 项目在很大程度上依赖于自动化测试来确保功能的稳定性和一致性。通过提供与您的用例匹配的自动化测试,可以帮助防止可能影响您的回归测试。 艺术,帮助社区设计logo和衍生物等艺术作品。

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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