Docker 中构建 Jenkins7

再次构建,构建前要使用 docker rm 删掉之前构建失败的容器，或者新容器换个名字，否则会有冲突 [root@h104 ~]# docker run -p 8080:8080 --name jenkins01

Rails 构建评论功能（7）

再次访问，显示效果不变 再将评论的表单也抽出 [root@h202 blog]# vim app/views/comments/_form.html.erb [root@h202 blog]# cat app/views/comments/_form.html.erb <%= form_for([@article, @article.comments.build]) do |f| %>

<%= f.label :commenter %>
<%= f.text_fiel

CMake构建学习笔记7-freetype库的构建

根据笔者构建的经验，构建这个库需要zlib、libpng这两个库，可以按照本系列博文的相应文章提前构建好。关键的构建指令如下所示： # 配置CMake cmake .. RelWithDebInfo ` -DCMAKE_PREFIX_PATH="$InstallDir" ` -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$InstallDir" # 构建阶段 ，指定构建类型 cmake --build . --config RelWithDebInfo # 安装阶段，指定构建类型和安装目标 cmake --build . --target install 应该来说，这几个指令前文都介绍过，没有什么特别的，最关键的还是在于配置CMAKE_PREFIX_PATH，这个目录需要放置体检安装好的zlib、libpng，这样在构建的时候就能自动找到这两个库

Docker学习路线7：构建容器镜像

通过构建自定义镜像，您可以在任何支持Docker的平台上无缝地部署应用程序及其所有依赖项。 Dockerfile 构建容器镜像的关键组件是 Dockerfile。 通过创建具有精确指令的 Dockerfile，您可以轻松地构建和分发各种平台的镜像。 高效的层缓存 在构建容器镜像时，Docker会缓存新创建的层。 这些层可以在构建其他镜像时重复使用，减少构建时间并最小化带宽使用。但是，要充分利用这种缓存机制，您需要了解如何有效地使用层缓存。 镜像的大小会影响容器的构建和部署速度。较小的镜像可以提高构建速度，并减少下载镜像时的网络开销。安全性也非常重要，因为容器镜像可能包含漏洞，这可能会对您的应用程序造成风险。 ：使用多阶段构建创建更小的镜像。

centos7构建nginx quic支持

centos7构建nginx quic支持注意默认在root用户下进行的操作1、安装依赖yum install patch wget make gcc gcc-c++ gcc-gfortran kernel-devel openssl/archive/refs/tags/openssl-3.1.5-quic1.tar.gztar -xzf openssl-3.1.5-quic1.tar.gz 4、进入nginx源码目录开始构建 cd nginx-1.27.05、配置构建参数. /openssl-openssl-3.1.5-quic16、构建并且安装make & make install7、配置用户组useradd -M nginx8、创建缺失的目录mkdir -p /var/

构建可靠AI模型的7项技术

鲁棒 vs 脆弱的AI开发可靠的AI数据可靠性经验构建鲁棒可靠AI的领先实践本文摘自Beena Ammanath所著的《可信AI：人工智能信任与伦理商业指南》（Wiley出版社，2022年3月）。 数据科学家面临的挑战是：在不断变化的现实世界数据面前，构建可证明鲁棒、持续准确的AI模型。在信息流中，算法可能偏离方向，输入的微小变化会级联成功能上的巨大偏移。 构建鲁棒可靠AI的领先实践无论是模型因不熟悉的数据而受损、被恶意行为者扰动，还是偏离准确性，组织都应在其AI计划中嵌入以下能力：评估部署风险、跟踪是否符合预期规范、衡量（即便不是测量）鲁棒性，并建立流程来修复那些随着可靠性降低而失败或漂移的模型

借助Babel 7和Webpack构建React Toolchain

[oz7x9mj81l.png] React不是完全开箱即用的。 第二点是你在开发过程中需要用React去构建文件或者提供服务给你当前的应用——后者尤为常见。 不过幸运的是，你可以使用Babel和Webpack来解决以上问题。 然后在工程目录下创建以下文件夹： . +-- dist +-- public +-- src 这里注意到我们最终需要构建我们的应用，但是我们并不想提交我们构建生成的文件以及我们使用npm拉取的包目录，所以让我们再创建 /dist/bundle.js"></script>调用的是我们后面React app构建得到的脚本。教程中使用了bundle.js的名字，你也可以为构建的脚本指定其他任意合法的文件名。 --mode，webpack会回滚到上一个版本的构建结果并抛出警告。

微服务构建持久API的7大规则

微服务的一大特性就是独立发布，快速迭代，但前提是足够稳定，他们在使用微服务构建API的过程中就遇到很多问题： 1.  闭门造车，产出微服务往往不能满足需求，运行一段时间就会逐渐废弃 SparkPost经过多年的探索与实践，总结了大量最佳实践，指导他们构建持久稳定的微服务API。 在构建了API之后，用户可以轻松地对其进行集成，而不考虑他们的编程语言，包括C#、PHP和Node。Js, Java，甚至是Shell中的CURL。他们可以不用担心潜在的技术发展，包括多种微服务。 原文链接： https://devops.com/7-principles-for-using-microservices-to-build-an-api-that-lasts/

Jenkins2 学习系列7 -- 构建工具

构建工具 构建是指将源码转换成一个可使用的二进制程序的过程。这个过程可以包括但不限于这几个环节:下载依赖、编译、打包。构建过程的输出一比如一 个zip包，我们称之为制品(有些书籍也称之为产出物)。 想想软件的可靠性(最终是老板的生意)依赖于能进行构建的这台电脑的好坏，就觉得很可怕。 解决这问题的办法就是让构建每一步都是可重复的，尽量与机器无关。 所以，构建工具的安装、设置也应该是自动化的、可重复的。 虽然Jenkins只负责执行构建工具提供的命令，本身没有实现任何构建功能，但是它提供了构建工具的自动安装功能。 构建工具的选择 对构建工具的选择，很大一部分因素取决于你所使用的语言。 平时，开发人员在搭建开发环境时做的就是：首先在机器上安装好构建工具，然后将这个构建工具所在目录加入PATH环境变量中。

7. 模块构建之解析_source获取dependencies

通过一个demo带你深入进入webpack@4.46.0源码的世界，分析构建原理，专栏地址，共有十篇。 1. 从构建前后产物对比分析webpack做了些什么? 2. webpack构建的基石: tapable@1.1.3源码分析 3. webpack构建整体流程的组织：webpack -> Compiler -> Compilation 4. 模块构建之loader执行：loader-runner@2.4.0源码分析 7. 模块构建之解析_source获取dependencies 8. console.log(1) : console.log(2) // 构建后 true ? console.log(1) : console.log(2) // 构建后 true ?

7 | PyTorch构建模型、损失函数、广播机制

在构建训练的时候，我们需要先预设一个模型，假定通过这个模型能够得到我们想要的结果。 这时候我取出已经包浆的82年温度计，这个温度计是以摄氏温度进行计数的，因此我能够很容易明白，在同一时刻分别记录这两个温度计的数值，多记录几轮就构建起了我们的数据集。 我们一般是通过对右边的矩阵B求逆，最后和左边的矩阵A相乘得出结果 通过上面的两条小知识，可以看出，如果size不一样的tensor是很难进行运算的，而这里的广播机制就是制定了一些规则，使得在某些情况下，你不需要去手动构建符合运算的两个

Docker基于Centos7构建JDK8镜像

构建 JDK8 镜像 下载 JDK8 image-20201027185030923 创建镜像的构建目录 base_jdk8，并且将 JDK8 上传到服务器 image-20201027185401601 编辑创建 Dockerfile # Using Centos for base image FROM centos:7 # author label LABEL maintainer="Aron.li JAVA_HOME/lib/tools.jar ENV PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH # exec java -version CMD ["java","-version"] 构建镜像 run -it --privileged=true --name $name $image /bin/bash 测试如下： image-20201027191259441 基于 JDK8 的镜像，构建 opt # exec java -jar autotest-0.0.1-SNAPSHOT.jar CMD ["java","-jar","autotest-0.0.1-SNAPSHOT.jar"] 构建镜像

CentOS7 安装 Jenkins（ 构建 Vue 和 dotNET Core ）

之前的自动构建工具 Jenkins 是部署在公司内网的 Windows 服务器上，现在武汉处于非常时期，兄弟们都在家自我隔离，为了远程提交的代码能自动构建，需要在外网的 CentOS 服务器上搭建 Jenkins 环境来进行构建工作。 安装vue npm install -g @vue/cli 4、安装 netcore2.1 rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/centos/7/ devops.sh：api 项目的构建批处理命令 Dockerfile：构建 api 项目到 docker 容器的文件 conf.d default.conf：nginx 的配置文件 code 目录 WebAPI 项目的配置 1、设置运行目录 2、构建的命令设置

基于Dockerfile构建LNMP环境（PHP7+MySQL+Nginx）

CentOS7.4.1708 + tengine-2.1.2 + php-7.0.17 + PHP扩展 PHP7扩展包括 PDO、PDO_MySQL、GD、CURL、 mysqli、pcntl、soap 安装依赖 RUN mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup && \ mv CentOS7- configure --prefix=/usr/local && \ make && make install &&\ cd .. && rm -rf libmcrypt-2.5.8 # 安装 PHP7 supervisord.conf && \ mkdir -p /usr/local/var/run CMD ["/usr/bin/supervisord","-c", "/etc/supervisord"] 构建

在CentOS 7下构建安卓Android编译环境

:assembleRelease 4.将生成的apk包cp到 http://android.XXXX.ltd WEB目录，安卓研发下载apk包 5.测试 6.上线投放 分三篇文章讲解 1.CentOS7下构建安卓 Android编译环境 2.CentOS7下安装Jenkins 3.基于centos7的jenkins安卓自动打包 在 Android Studio 之外，还可以通过 Gradle Script 来编译 Android 项目并构建和测试应用。 本文将会安装以下组件： Git JDK 1.8 Go 1.14.7 Android SDK Android NDK Rust 1.45.0 Android Targets: armv7- 7. 总结 当你习惯于用命令行做事的时候，你会发现效率往往会有很大的提升。编译代码亦是如此。

CentOS 7上源码构建git遇到的几个坑

因为CentOS 7的yum自带的版本才1.8.3.1，而vs code要2.x以上，所以只能从源码构建 命令： $ wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software

7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程

为了构建出最佳性能的第一个决策树桩。我们构建能够确定数据集中最有可能区分收入高于和低于 50k 的决策树模型。 我们从一个随机选择的特征开始;这里的示例特征是“男性”。 AdaBoost 现在会按顺序构建“树桩”，但是 AdaBoost 的特性（也是一个问题）是：第一个“树桩”的错误会影响下一个“树桩”的建模过程。 第一个预测错误的数据集的记录应该在构建下一个树桩的过程中发挥更大的作用，所以首先调整各个样本的权重。 通过新数据集训练新的弱学习器（与步骤1相同） 7、将弱学习器组合成一个集成模型 到目前为止，我们只差一个将弱学习器进行组合的过程没有说明了，这个过程很简单，就是对每个“树桩”进行预测。 通过使用简单易懂的步骤构建简单并且可解释的模型，然后将简单模型的组合成强大的学习器。

构建可靠AI模型的7大核心技术

构建稳健可靠AI的领先实践无论模型是受到不熟悉数据的阻碍、恶意行为者的干扰还是准确性的漂移，组织都应在其AI计划中嵌入评估部署风险、跟踪性能是否符合预期规格、评估（如果不能测量）稳健性以及建立流程来修复失败或漂移的模型的能力

构建多模态AI应用的7大工具

译自 Top 7 Tools for Building Multimodal AI Applications，作者 Kimberley Mok。 7. Claude 3 这个由 Anthropic (https://www.anthropic.com/) 开发的视觉语言模型有三个迭代版本：Haiku、Sonnet 和 Opus.

Zabbix 5系列之基于Centos 7构建zabbix监控系统

分布式的监控体系和集中式的WEB管理； 支持主动监控和被动监控模式； 基于WEB的管理方法，支持自由的自定义事件和邮件、短信发送； 1.1.2 zabbix工作原理： image.png 1.2 zabbix平台构建 ： ### 环境： Centos 7 nginx 1.16 mariadb 5.5 php 7.2 zabbix 5.0 ​ ---------------------------------- ------------- ​ ### 121与122服务器都配置zabbix 5.0仓库： yum install https://repo.zabbix.com/zabbix/5.0/rhel/7/ x86_64/zabbix-release-5.0-1.el7.noarch.rpm -y 在121服务器中执行以下步骤： 1.2.1 部署数据库： # 安装mariadb数据库： [root@localhost name=Zabbix Official Repository frontend - $basearch baseurl=http://repo.zabbix.com/zabbix/5.0/rhel/7/