初识Jenkins

研究了下自动化持续集成工具 ,大概记录下

1、安装

Jenkins安装有2种方式 ,exe方法 和war包方式

注:不管哪种方法安装,前提条件必须jdk环境配置成功

2、安装步骤: 把下载好的放在Tomcat的 webapps 下面 ,

  然后启动tomcat

3、验证Jenkins是否安装成功

打开浏览器输入: http://localhost:8080/jenkins 可以正常显示说明jenkins配置成功

首先进入上面的页面,此时是不知道的密码的,把红色的链接复制出来 用文本的方式打开,把里面的内容复制出来,粘贴到 password文本框中,点击continue,进入下一个页面。

在这个界面设置用户名密码

4、然后就可以开始你的jenkins配置了

5、首先要创建一个任务,

6、名字自己起一个代表意义的项目的名称,选择构建一个自由风格的软件项目 点击OK

7、在构建的选项选择第一个

8、然后在选择的里面写命令:比如我要执行d盘一个文件夹里面的一个python文件,可以写下如下的命令:

9、然后点击立即构建

10、然后就能看到构建的状态,当然还可以看运行的日志

 

当然,jenkins的功能很强大,只是看了皮毛,以后再自动化测试的过程中会不断的用到python+selenium+jenkins进行自动化测试,道路险且阻,吾将上下而求索。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hhm8hhm/p/jenkins.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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