持续集成部署Jenkins工作笔记0020---20.在GitHub上创建WebHook

最新推荐文章于 2022-10-31 19:24:28 发布
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分类专栏： 测试&部署&运维实施
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lidew521/article/details/110497657
本文记录了如何在GitHub上设置Webhook以实现与Jenkins的持续集成部署。通过在GitHub项目的settings中添加Webhook，指定Jenkins的URL（包含token），当Git提交时，Jenkins将自动触发部署流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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上面是这个过程

首先去登录这个github

然后选中一个项目

找到settings,找到左侧的webhooks

可以看到这里

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私有化轻量级持续集成部署方案--05-持续部署服务-Drone（上）
xuhss_com的博客
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全网没有之一的jenkins持续集成/持续部署（CI/CD）
分享测试知识
05-23 2936
前言： 嗨咯铁汁们，很久不见，我还是你们的老朋友凡叔，这里也感谢各位小伙伴的点赞和关注， 你们的三连是我最大的动力哈，我也不会辜负各位的期盼，这里呢给大家出了一个jenkins持续集成ci部署cd 近几年，伴随着前端技术日新月异的发展，前端开发中前后端分离，工程化，自动化等现代化的开发模式越来普及，前端项目也引入了编译，构建，单元测试等现代软件工程化的标准环节。这样大大提高了前端的开发效率和业务交付能力。但是，在代码集成，项目部署阶段，我们还需要引入 CI / CD 等现代化的软件开发实践，来.
Jenkins自动部署-GitHub
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一、前期准备 1.1 服务器准备 序号 系统 内存 CPU IP地址 备注 1 CentOS 4G 4 192.168.61.68 项目部署 2 CentOS 4G 4 192.168.61.69 Jenkins安装 3 CentOS 4G 4 192.168.61.69 Ngrok安装 1.2 Jenkins服务安装 参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_41668084/article/details/113517910 1.3 Ngrok服
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Jenkins--从安装部署到环境搭建--sgg学习笔记
学无止境,勤则可达；志存高远,恒亦能成！
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持续集成、持续部署、持续交付的概念 Jenkins 和 Hudson Web 工程部署方式说明 Subversion 的环境要求 应用服务器账号密码的设置 运行 Jenkins 主体程序并初始化 配置 JDK 和 Maven 并安装 Deploy to container 插件 创建用于测试的 Maven 项目 创建 SVN 版本库并提交 Maven 项目 创建工程并配置源码管理 配置构建命令并手动执行一次构建 配置构建完成后部署到 Tomcat 上 配置..
Jenkins-自动化构建、测试和部署-学习笔记
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day63-jenkins持续集成引擎
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学习目标 知道jenkins应用场景 能够安装部署jenkins服务器 能够实现git+github+jenkins手动构建 能够实现git+gitlab+jenkins自动发布系统 认识jenkins ​ Jenkins是一个可扩展的持续集成引擎，是一个开源软件项目，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。Jenkins非常易于安装和配置，简单易用。 官网：https://jenkins.io/ jenkins应用场景 场景1: 研发人员上传开
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1.注意点 Jenkins 与 GitHub 配合实现持续集成需要注意以下几点: 1.1jenkins要部署到外网上，因为内网地址GitHub是无法访问到的。这一点可以通过租用阿里云等平台提供的云服务器实现。 1.2Jenkins所在的主机上需要安装Git，通过Git程序从GitHub上clone代码。 1.3在Jenkins内需要指定Git程序位置，和指定JDK、Maven程序位置非常类...
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07-24
内容概要：本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。
旋转坐标系下基于超稳定性的模型参考自适应控制与角度估算 - 超稳定性
07-24
内容概要：本文探讨了在旋转坐标系中利用模型参考自适应控制（MRAC）进行角度估算的方法。首先介绍了旋转坐标系下的模型及其面临的挑战，随后阐述了MRAC的基本概念和核心思想，即通过已知参考模型调整控制系统以应对未知变化。接着重点讲解了超稳定性设计，确保系统在外扰下迅速恢复稳定。然后深入讨论了自适应率的设计与实现，这是实现精确角度估算的关键环节。最后，文章通过代码与算法分析展示了具体实现细节，并展望了该方法在未来机器人技术和航空航天领域的广泛应用前景。 适合人群：从事自动化控制、机器人技术、航空航天等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在复杂动态环境下实现高精度角度测量和控制的项目，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文中涉及大量数学运算和逻辑判断，建议读者具备一定的控制理论基础和编程经验，以便更好地理解和实践相关技术。
基于国产M0核MCU的风机量产程序与FOC电机控制开发方案 - FOC控制 全集
07-24
基于国产M0核MCU平台的风机量产程序及其FOC电机控制开发方案。主要内容涵盖龙博格电机观测器、SVPWM、顺逆风启动策略、五段式与七段式调制方法以及3电阻采样技术。文中提供了具体的源码实现细节，包括PWM中断处理、电流重构、观测器更新、风速检测逻辑和调制模式切换等。此外，还讨论了硬件抽象层的设计，确保代码可以在其他MCU平台上轻松移植。 适合人群：从事电机控制开发的技术人员，特别是对FOC控制算法和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①深入理解FOC电机控制的具体实现；②掌握顺逆风启动策略的应用；③学习如何优化PWM调制模式以降低电流谐波失真；④探索龙博格观测器的实际应用及性能优化。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带完整的源码实现，便于实际项目中的应用和测试。同时，硬件抽象层的设计使得代码具有良好的可移植性，能够快速适配不同的MCU平台。
易语言Jlink烧录程序源码：实现自动化一键调试与多芯片烧录功能
07-24
内容概要：本文介绍了易语言Jlink烧录程序的开发过程及其源码实现。该程序旨在通过调用JLinkARM.dll文件，实现对指定J-Link的控制，进而完成自动化一键调试、烧录软件、通讯测试、设备校准等功能。文中详细讲解了工具的工作原理、集成与调用方式、代码实现步骤，并探讨了未来功能扩展的可能性。当前版本已实现选择J-Link序列号、芯片型号、烧录地址和烧录文件的一拖一烧录功能，未来计划增加一拖多烧录、烧录序列号管理和出厂配对数据等功能。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、自动化调试工程师。 使用场景及目标：适用于ARM内核芯片的量产烧录，帮助提高生产效率，减少人工干预，提升产品质量。 其他说明：该工具不仅限于特定芯片，理论上所有J-Link支持的ARM内核芯片均可使用。
Comsol仿真下弯曲光纤与波导模式分析及损耗计算方法探讨
07-24
使用Comsol软件进行弯曲光纤和波导的模式分析及损耗计算的方法。首先简述了Comsol软件的功能及其在光纤弯曲问题上的应用价值。接着，逐步指导读者如何在Comsol中构建三维模型，设置关键参数（如材料属性、几何尺寸）并定义光源位置。随后，重点讲解了光在弯曲光纤内的传播模式变化规律，解释了不同模式对光传输质量的影响机制。最后，阐述了通过编写代码调用Comsol内置函数完成损耗估算的具体流程，展示了弯曲程度、材料特性等因素对损耗量的影响关系。 适用人群：从事光学工程、通信技术领域的科研工作者和技术人员，尤其是那些希望深入了解光纤内部光行为特性的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要评估光纤弯曲对其性能影响的研究项目；旨在提高对光纤设计原理的理解，优化实际产品性能。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包含了具体的建模步骤和编程技巧，使读者能够在实践中掌握相关技能。
基于粒子群算法优化BP神经网络的多变量输入单输出回归预测模型Matlab实现
07-24
内容概要：本文介绍了一种基于粒子群算法（PSO）优化BP神经网络（PSO-BP）的多变量输入单输出回归预测模型，并详细阐述了其在Matlab环境下的实现方法。文中首先介绍了BP神经网络的基本概念及其在多变量输入单输出回归预测中的应用背景，指出BP神经网络参数调整的复杂性和挑战。接着，提出了利用粒子群算法优化BP神经网络参数的方法，通过模拟鸟群觅食行为进行全局寻优，找到最佳参数组合。最后，给出了具体的Matlab代码实现步骤，包括数据准备、BP神经网络构建、粒子群算法实现以及模型训练与测试。 适合人群：具有一定机器学习和Matlab编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要解决多变量输入单输出回归预测问题的实际应用场景，如金融预测、工业控制等领域。目标是通过优化BP神经网络参数，提升模型的预测精度和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文详细了解PSO-BP模型的工作原理和实现细节，在实践中不断调整参数配置，以适应不同的业务需求。同时，建议结合实际案例进行深入研究，进一步探索模型的潜力和局限性。
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