9、Jenkins 配置与持续集成管道实践

Jenkins持续集成管道实践

Jenkins 配置与持续集成管道实践

1. Jenkins 配置与实践

Jenkins 是一个通用的自动化工具,具有高度可扩展性,可与任何语言或框架配合使用。它基于 Java 编写,能安装在任何操作系统上,也有官方的 Docker 镜像。

1.1 练习

为巩固对 Jenkins 配置的知识,有两个练习:
- 创建 Jenkins 主从 Docker 镜像并运行能构建 Ruby 项目的 Jenkins 基础设施
1. 创建主 Dockerfile,自动安装 Docker 插件。
2. 构建主镜像并运行 Jenkins 实例。
3. 创建从 Dockerfile(适用于动态从节点配置),安装 Ruby 解释器。
4. 构建从镜像。
5. 更改 Jenkins 实例配置以使用从镜像。
- 创建运行打印“Hello World from Ruby”的 Ruby 脚本的管道
1. 创建新管道。
2. 使用以下 shell 命令动态创建 hello.rb 脚本:

sh "echo \"puts 'Hello World from Ruby'\" > hello.rb"
3. 添加使用 Ruby 解释器运行 `hello.rb` 的命令。
4. 运行构建并观察控制台输出。
1.2 Jenkins 特性总结 </
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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