免费福利, 基于 Jenkins 的 DevOps 实践 入门与进阶

最新推荐文章于 2024-12-16 23:45:48 发布
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基于 Jenkins 的 DevOps 实践 入门与进阶，免费福利大放送，关注公众号，回复 jenkins，领取学习视频

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【云原生】DevOps（六）：Jenkins流水线
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【云原生】DevOps（八）：Jenkins集成Kubernetes
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DevOps端到端工具链实践训练营
DevOps持续集成的博客
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12-16 2464
[猫头虎全栈面试宝典]：Docker 怎么进入容器？猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。目前，我活跃在。
【云原生】DevOps（五）：集成Harbor
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【云原生】DevOps（四）：集成Sonar Qube
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DevOps端到端工具链实践训练营【下周六开课】
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2021 全新升级！《DevOps端到端工具链实践》训练营。运维与开发同学的进阶之路！DevOps有效地结合了开发，运维和IT服务团队。企业DevOps文化培养过程中，使用正确的DevOp...
【云原生】DevOps（二）：Build工具|Operate工具|Integrate工具 介绍及使用方法
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当下**云原生火爆全网**，云原生充分利用了云计算弹性、敏捷、资源池和服务化特性，改变云端应用的设计、开发、部署和运行模式，为我们大大提供了便利，本篇文章将**带大家走进云原生的世界，揭开它的神秘面纱...
【云原生】DevOps（三）：CI、CD持续集成|交付|部署
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【云原生】DevOps（三）：CI、CD持续集成|交付|部署
WeMD - 一个更优雅的 Markdown 公众号排版工具 (附源码和安装部署教程)
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更优雅的 Markdown 公众号排版工具 告别复杂工具。Markdown 写作，一键复制到公众号。 专为公众号创作者设计的本地优先编辑器。 特性 功能 说明 Markdown 语法 支持 GFM、表格、代码高亮、数学公式 主题切换 内置十余款精美主题，支持自定义 CSS 一键复制 完美兼容微信公众号，所见即所得 多图床支持 官方图床 / 七牛云 / 阿里云 / 腾讯云 本地优先 数据存储在本地，无需登录，隐私安全 跨平台 Web 端 + 桌面端（macOS / Windows / Linux） 界面风格 微信绿 / 复古蓝 双主题可选 高级搜索 支持正则匹配、全词匹配、批量替换 滑动图组 支持水平滑动的多图展示组件，丰富视觉体验
JAVA毕业设计含文档和代码ssm005基于TCP协议的在线聊天室设计与实现
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全国108288个小型矿产点位矢量SHP数据下载
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数据名称：全国108288个小型矿产点位矢量SHP数据 数据格式：SHP 数据范围：全国 主要指标：矿产地名称 、经度、维度、、利用现状、地质工作程度、矿床成因类、规模、矿种
sunleaf2002_articlePublish_3484_1765313141481.zip
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【新能源预测】基于XGBR的光伏功率预测模型构建：MATLAB环境下多源数据融合与高精度时序分析系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于极端梯度提升回归（XGBR）进行光伏功率预测（含模型描述及部分示
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内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB平台实现的极端梯度提升回归（XGBR）模型在光伏功率预测中的应用项目。项目围绕提高预测精度、增强电网调度能力、支持智慧能源管理等目标，系统阐述了从数据采集、预处理、特征工程到XGBR模型设计、参数优化、预测分析与可视化的完整技术流程。针对天气多变、数据噪声、高维多源融合、设备老化、时序漂移等实际挑战，提出了一系列针对性解决方案，并强调模型的可解释性与自适应优化能力。项目还展示了部分MATLAB代码示例，具备较强的工程实践指导意义。; 适合人群：具备一定机器学习基础和MATLAB编程经验，从事新能源预测、电力系统调度、智能算法开发等相关领域的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站功率的短期与中长期预测，提升新能源并网稳定性；②为电网调度、能源管理、市场化交易提供高精度数据支持；③学习XGBR在实际工程中的建模流程、参数调优与多模块系统集成方法； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践，重点关注数据预处理、特征构造与模型自适应优化环节，同时利用可视化工具深入理解模型输出与特征重要性，提升对XGBR在时序预测任务中应用的理解与实战能力。
项目介绍 MATLAB实现基于多层感知机（MLP）进行锂电池剩余寿命（RUL）预测（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的多层感知机（MLP）模型，用于锂电池剩余使用寿命（RUL）预测的项目。项目涵盖从数据采集、预处理、特征工程、MLP网络结构设计到模型训练优化、预测评估及系统集成的完整流程。针对锂电池RUL预测中的高维数据、非线性退化、样本不平衡、噪声干扰等挑战，提出了包括PCA降维、数据归一化、正则化、早停机制、超参数优化在内的系统性解决方案，并构建了包含可视化与决策支持功能的可扩展预测架构。文中还提供了部分MATLAB代码示例，展示了模型实现的关键步骤。; 适合人群：具备一定机器学习基础和MATLAB编程经验，从事电池管理系统（BMS）、新能源汽车、储能系统或智能运维等相关领域的科研人员、工程师及研究生；; 使用场景及目标：①实现锂电池健康状态的智能监测与RUL精准预测；②提升BMS系统的安全性与可靠性；③优化电池维护策略，降低运维成本；④为新能源汽车和智能电网提供数据驱动的决策支持； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践每个模块的具体实现，重点关注数据预处理与模型调优策略，理解MLP在非线性退化建模中的应用，并可进一步扩展至LSTM、CNN等深度学习模型以提升预测性能。
今日头条内容发布与后台管理系统_基于Vuejs前端框架与Nodejs后端服务构建的现代化单页面应用_实现多账号管理文章草稿编辑定时发布内容审核流程数据统计分析用户权限.zip
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碧蓝航线 Z23 表情包 - Gemini Nano Banana Pro Generated
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中国统计NJ数据-各行业实际到位资金比上年增长情况(2024年).xlsx
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复现并-离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析（Python代码实现）
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【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析（Python代码实现）内容概要：本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题，提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型，结合电解水制氢与合成氨工艺流程，对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略，兼顾经济性、能效性和稳定性，适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程，帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群：具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者；; 使用场景及目标：①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练；②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证；③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径；; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行，配合文档说明深入理解模型构建细节，重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式，同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
基于Jenkins的持续集成与DevOps实践
资源摘要信息:"Jenkins在DevOps中的应用与实践" Jenkins是一个开源的自动化服务器，广泛用于自动化各种任务，特别是在软件开发中。它主要用于持续集成(CI)和持续部署(CD)流程。通过Jenkins，开发者可以自动化地构建...
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