Jenkins 插件的应用

本文介绍Jenkins这一开源持续集成工具的基本功能与使用方法。Jenkins支持软件项目的持续集成与测试,可监控并自动化重复任务。文章详细说明了两种启动Jenkins的方式:直接通过命令行启动war包及通过Tomcat部署。

Jenkins是一个开源软件项目,是基于Java开发的一种持续集成工具,用于监控持续重复的工作,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。

功能
Jenkins功能包括:
1、持续的软件版本发布/测试项目。
2、监控外部调用执行的工作。

启动与部署:
首先保证系统中已经安装了jdk,最好是jdk1.5以上。
第一种启动方法,切换到jenkins.war存放的目录,输入如下命令:
$ java -jar jenkins.war
然后在浏览器中(推荐用火狐)输入localhost:8080,localhost可以是本机的ip,也可以是计算机名。就可以打开jenkins
第二种方法是用tomcat打开
解压tomcat到某个目录,如/usr/local,进入tomcat下的/bin目录,启动tomcat
将jenkins.war文件放入tomcat下的webapps目录下,启动jenkins时,会自动在webapps目录下建立jenkins目录,所以在地址栏上需要输入的地址于上一种方法有点不一样。

这样就可以自动部署项目了:
效果图
这里写图片描述

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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