45、Jenkins 流水线搭建与应用实践

Jenkins 流水线搭建与应用实践

1. Jenkins 中的秘密同步与 Jenkinsfile 基础

在 Jenkins 里,使用神奇注解(credential.sync.jenkins.openshift.io: “true”)同步的所有秘密都应已可用。为简便起见,我们暂不密封这些秘密,秘密和 GitOps 相关内容仅作说明用途。

Jenkinsfile 是一种简单的特定领域语言(DSL),Jenkins 能解读并据此构建流水线。过去,人们在 Jenkins 的 UI 中手动创建作业来配置,随着规模扩大,可重复性和维护成了问题。如今有了 Jenkinsfile,它以代码形式定义了流水线执行任务的顺序。

Jenkinsfile 由一系列块组成的流水线定义构成,位于项目根目录的 Git 中。其 DSL 的关键方面如下:
| 元素 | 说明 |
| — | — |
| pipeline {} | 所有声明式 Jenkins 流水线的起始 |
| environment {} | 定义在所有构建阶段使用的环境变量,可定义全局变量 |
| options {} | 包含要在作业全局运行的特定作业规范,如设置终端颜色或默认超时时间 |
| stages {} | 封装流水线要经历的块集合,即阶段 |
| stage {} | 所有作业至少有一个阶段,是构建的逻辑部分,包含步骤、代理等特定配置 |
| agent {} | 指定构建应运行的节点,如 jenkins - agent - npm |
| steps {} | 每个阶段包含一个或多个步骤,如执行 shell 命令、脚本、Git 检出等 |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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