TeamCity : 配置第一个工程

本文详细介绍如何在TeamCity上配置.netcore项目的自动化编译流程,包括创建项目、配置源代码管理工具、添加编译步骤及收集编译产物等。

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

前面我们已经创建了TeamCity Server 和一个 Agent,接下来我们为一个.net core 控制台程序配置自动化的编译。

创建 .net core 项目

我们在本地创建一个简单的 .net core demo程序 hello (这里假设您已经安装了.net core 的 SDK):

mkdir hello
cd hello
dotnet new

dotnet restore
dotnet run

如果能看到输出 ”Hello World!”,就说明demo 程序已经OK了:

否则,请参照 .net core的相关文档进行排查。

管理源代码

您可以使用任何代码管理工具来管理demo程序的代码,因为TeamCity几乎支持我们能见到的所有源代码管理工具。笔者使用的是TFS,所以后面的配置会以TFS为例进行。

好了,我们已经完成了准备工作,下面就进入TeamCity开始创建相关的配置。

创建 TeamCity project

TeamCity 通过工程来管理项目相关的配置,所以我们先为 hello 程序创建一个 project。

点击 "Create project" 按钮开始创建 project:

选择手动创建相关的配置,然后进入创建 project 页面:

输入 project 的名称,然后点击 "Create" 按钮完成 project 的创建。

创建 build 配置

Project 可以包含一个或多个 build 配置,这些build 配置才是正干活的单位。我们的目的是要完成 hello 程序的自动化编译,所以我们需要创建一个 build 配置来完成这个工作。

选择手动创建一个 build 配置:

为新的 build 配置指定一个名称, 然后点击 "Create" 按钮完成创建并开始配置这个 build。

配置源代码工具

要编译代码,首先要解决从哪里获取代码的问题,通过创建一个新的 VSC Root,我们告诉 TeamCity 从TFS 上获取程序代码。当然,在这里要选择正确的 VCS 类型。

接着为新的 VCS Root 指定名称,并且设置获取代码的详细信息:

设置完成后可以先点击 "Test connection" 按钮测试一下,然后点击 "Create" 按钮完成 VCS Root 的创建。

看样子 TeamCity 已经可以从 TFS 上获取代码了,但我们仍然需要关注两处细节。

1. 管理获取到 Agent 上的代码的路径:

此处的设置为: 把取到的代码统统放入 hello 目录中。

2. 通过 TeamCity Server 来获取代码

由于我的 Agent 并不能直接连接 TFS, 所以我们可以让 TeamCity 从 TFS 上获取代码然后传递到 Agent 上去编译。

添加 build 步骤

由于稍微复杂一些的任务都不能一步搞定,所以可以为一个 build 配置添加多个 build 步骤。执行的时候,这些步骤被一个接一个的顺序执行。

我们的任务太简单了,所以添加一个命令行类型的 build 步骤就足够了:

其实,我们就是在 hello 目录下执行了 dotnet restore 和 dotnet build 两条命令而已。

收集编译产物

为了得到编译后的程序,我们需要把它们收集起来,然后通过 TeamCity 进行分发。

其实就是指定一个目录,然后让 TeamCity 把里面的东西都添加到一个压缩包里。

到此为止,TeamCity Server 上的配置已经完成了。但是真正干活的是 Agent, 所以我们还要看看 Agent 到底能不能完成编译 hello 程序的任务。

为 Agent 安装 .net core SDK

因为真正的编译是在 Agent 上完成的,所以我们必须保证,hello 程序能够在 Agent 被编译。那么当务之急就是在 Agent 上安装 .net core SDK。我们的 Agent 的 OS 是 Ubuntu 14.04,所以参照 .net core SDK 的安装说明进行安装即可:

sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://apt-mo.trafficmanager.net/repos/dotnet-release/ trusty main" > /etc/apt/sources.list.d/dotnetdev.list'
sudo apt-key adv --keyserver apt-mo.trafficmanager.net --recv-keys 417A0893
sudo apt-get update
sudo apt-get install dotnet-dev-1.0.0-preview2-003131

检查劳动成果

打开 TeamCity 进入 build 配置页面,点击 "run" 按钮:

在编译完成后,我们可以点击下载编译后的 hello 程序。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值