jenkins安装与配置


参考 http://www.cnblogs.com/itech/archive/2011/11/23/2260009.html
     http://www.ciandcd.com/?p=52

jenkins下载 http://mirrors.jenkins-ci.org/war

1)检查java是否安装
[root@localhost ~]# yum list installed |grep java
[root@localhost ~]# java -version

2)如果没有安装就安装JAVA
#查看yum库有什么JAVA版本
[root@localhost ~]# yum -y list java*
#安装JAVA1.8,JAVA1.7运行不了被坑了一把
[root@localhost ~]# yum -y install java-1.8.0-openjdk*
#查看JAVA信息,确认JAVA安装成功
[root@localhost ~]# java -version

3)下载jenkins
[root@localhost ~]# mkdir -p /home/jenkins/jenkins_home
[root@localhost ~]# mkdir -p /home/jenkins/jenkins_node
[root@localhost ~]# cd /home/jenkins
[root@localhost jenkins]# wget -c http://mirrors.jenkins-ci.org/war/latest/jenkins.war


4)启动jenkins
start_jenkins.sh
#!/bin/bash
JENKINS_ROOT=/home/jenkins
export JENKINS_HOME=$JENKINS_ROOT/jenkins_home
java -jar $JENKINS_ROOT/jenkins.war --httpPort=8000

[root@localhost jenkins]#chmod a+x start_jenkins.sh
[root@localhost jenkins]#nohup /home/jenkins/start_jenkins.sh > jenkins.log 2>&1 &

5)初始化密码,根据页面提示的路劲获取初始密码
vim /home/jenkins/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword

6)初始化后进入安装插件的页面,选择左边install suggest plugin
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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