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【DevOps实践】5. Jenkins流水线集成SonarQube做代码质量分析
Jenkins流水线搭建golang项目持续集成环境》,我们已经完成了Jenkins集成环境搭建，并且完成了一个GO项目的流水线下载代码，编译，部署的完整持续集成流程。 客户端可以通过IDE插件、Sonar-Scanner插件、Ant插件和Maven插件方式进行扫描分析。常用的有扫描器有Sonar-Scanner和Sonar-Runner，使用起来都差不多。 根据分析报告处理代码吧。 ? 2.3.5 在Jenkins流水线中使用SonarQube做代码质量检查 《【DevOps实践】3. (4) SonarQube集成golang检测 https://blog.csdn.net/baidu_36943075/article/details/90634160 (5)使用Jenkins流水线集成
9.7K21发布于 2021-03-22 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 计算依赖 0x03 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 ] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5) 我们再仔细分析一下图2。图2之中，每一行都表示一个 micro-batch 在训练中的运行流，这个流的前向是由clock算法确定的。后向关系是由前向传播中自动确定完成的。 这就要通过 compute 的源码进行分析。
1.5K30发布于 2021-10-09 - 来自专栏云云众生s
影响生产RAG流水线5大瓶颈
这些是可能阻碍RAG流水线在生产LLM环境中性能的主要潜在瓶颈。 译自 5 Bottlenecks Impacting RAG Pipeline Efficiency in Production，作者 Janakiram MSV。 其应用范围从增强聊天机器人到驱动复杂的数据分析工具，使其成为构建聊天机器人和人工智能代理的重要工具。 但让我们更仔细地看一看针对生产环境的RAG流水线性能的潜在瓶颈。 即使一些 LLMs 具有较大的上下文窗口，这并不意味着我们可以跳过 RAG 流水线的某些阶段，一次性传递整个上下文。 基本上，分块允许以上下文感知的方式高效处理、分析和检索大量文本数据，克服了嵌入模型的限制。 以下列表突显了一些经过验证的嵌入模型的分块策略。
56610编辑于 2024-03-28 【自动化任务流水线案例分析】
自动化任务流水线案例分析 自动化任务流水线（Job Pipeline）通常用于批量处理数据、定时任务调度或工作流管理。典型案例包括数据处理、文件转换、日志分析等场景。 Celery适合异步任务，Airflow适合复杂依赖关系的流水线。 items): with Pool(4) as p: return p.map(process_item, items) 以上方案可根据实际业务需求组合使用，构建高可靠性的自动化任务流水线系统
13310编辑于 2025-12-17- 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 0x00 摘要 0x01 前言 0x02 类定义 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析 因此我们下面分析时候，就结合这些问题进行思考。 0x02 类定义 CommunicationHandler 负责在阶段（Stage）之间的通信。 3.4.2 代码 回到代码上，我们仔细分析下。
81320发布于 2021-09-14 - 来自专栏JFrog杰蛙DevOps
5步实现规模化的Kubernetes CICD 流水线
二、使用Artifactory和Helm的5步Kubernetes CI / CD流水线 在Platform9提供的方案中，JFrog Artifactory作为微服务的Docker注册表（或多个注册表 2.png 5步实现Kubernetes CI/CD流水线： · 步骤1.使用Artifactory中代理的注册表来开发微服务。 · 步骤5.使用Helm Chart将微服务从安全的Docker注册表部署到Kubernetes集群。 CI服务器，如Jenkins，提供的相关信息 · 发布模块及其依赖的详细许可证分析 · 发布历史信息等 使用Artifactory，可以跟踪负责生成应用程序层（例如WAR文件）的CI任务，该应用程序层是 如之前的分析，Artifactory还为所有应用程序包提供了完整的可审核性和可追溯性。 JFrog Xray对Docker镜像执行深度递归扫描，并识别所有层和依赖项中的安全漏洞。
2.5K30发布于 2019-12-23 - 来自专栏瓜大三哥
流水灯
IOSTANDARD = "LVCMOS33"; NET led<0> LOC = P4 | IOSTANDARD = "LVCMOS33"; NET led<1> LOC = N5 | IOSTANDARD = "LVCMOS33"; NET led<2> LOC = P5 | IOSTANDARD = "LVCMOS33"; NET led<3>
77490发布于 2018-02-24 - 来自专栏DevOps持续集成
第5章 流水线数据脱敏-Jenkins系统凭据管理
在我们配置持续交付流水线的过程中会与第三方的系统交互。例如：Jira、GitLab、SonarQube等等工具。 现实生活中我们每个人都有一个唯一的身份证号码，凭据也具有一个唯一的ID，我们后续在流水线中通过凭据的ID来读取对应的凭据。凭据ID很重要，可以自己定义。 ? 我们先随便创建一个流水线类型的项目。然后选择流水线语法, 进入片段生成器。 ? 点击新增,选择要使用的凭据。 这种情况我们是把凭据作为值赋给了变量，所以在这里定义一个变量名称，然后后续在流水线中使用此变量引用凭据的内容。 ? 选择好凭据之后，我们开始点击生成流水线脚本。最后生成了如下的代码块。 便于对流水线中数据脱敏。但是jenkins的凭据管理还是存在一些安全漏洞问题，如果允许最好将秘钥信息存储在外围系统中。我们不创建秘密，它们就不会泄漏。
3.8K10发布于 2020-08-03 - 来自专栏云云众生s
什么是“无流水线”实时数据分析？
为实现实时分析，通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。 在本文中，我们探讨了一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的替代方法。 传统数据流水线的局限 传统流水线缺乏灵活性，使修改数据模型或流水线变得麻烦。每个组件都会增加复杂性并增加故障的可能性。 到目前为止，自 2 月捐赠给 Linux 基金会以来，对联机分析处理(OLAP)数据库 StarRocks 的兴趣在 GitHub 上累积了超过 5，000 星和 1，200 个fork。 获得灵活性 采用这种“无流水线”策略的最重要优势之一是灵活性。与强制组织将多个表预先连接到一个宽表的传统解决方案不同，无流水线分析允许它们在数据库中保持各个表。 最终，通过采用 StarRocks 的无流水线实时分析，组织可以简化其流程，最小化复杂性，并释放数据分析工作的全部潜力。
23810编辑于 2024-03-28 - 来自专栏Python大数据分析
案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线
：本文经作者授权转载，禁止二次转载 本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在数据分析任务中 ，从原始数据读入，到最后分析结果出炉，中间绝大部分时间都是在对数据进行一步又一步的加工规整，以流水线（pipeline）的方式完成此过程更有利于梳理分析脉络，也更有利于查错改正。 pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块，为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路，本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。 2 pdpipe常用功能介绍 pdpipe的出现极大地对数据分析过程进行规范，其主要拥有以下特性： 简洁的语法逻辑 在流水线工作过程中可输出规整的提示或错误警报信息 轻松串联不同数据操作以组成一条完整流水线 令人兴奋的是pdpipe充分封装了pandas的核心功能尤其是apply相关操作，使得常规或非常规的数据分析任务都可以利用pdpipe中的API结合自定义函数来优雅地完成，小小领略到pdpipe的妙处之后
1.2K10编辑于 2022-04-02 - 来自专栏条码二维码知识
打印流水条码
流水条码也称流水一维码，是企业生产中进行批次管理的常用方式，比如：A00001，A00002，A00003....， 如果一个个输入效率太低，不符合实际生产需要，那么如何实现快速批量打印流水呢？ 利用Label mx条码软件打印就简单了，制作步骤是：1.设置条码的起始号码；2.选择条码流水属性；3.设置流水数量。 ★循环流水阈值：作用是达到某个值时，归位重新递增或递减。比如设置5，流水举例：001 002 003 004 005 001 002 003 004 005 001 002... 三、设置好起始号码和流水进制等属性，下一步 点击“打印”菜单下的“打印设置”菜单项，在弹出的窗口里“打印数量”处输入要流水的数量， 比如从A00001流水到A01001，打印数量里输入“1000”即可： 注意：打印流水号或流水条码、二维码的时候，流水数量在“打印设置”里设置，这里设置“份数”是复制的意思，不会达到流水效果， 而是在打印设置窗口里设置“打印数量”。
1K30编辑于 2023-06-01 - 来自专栏全栈程序员必看
Verilog实现MIPS的5级流水线cpu设计（Modelsim仿真）
Verilog实现IMPS的5级流水线cpu设计 本篇文章是在功能上实现cpu设计，而非结构上实现。 1.1：实验目的 （1）CPU各主要功能部件的实现 （2）CPU的封装 （3）了解提高CPU性能的方法 （4）掌握流水线MIPS微处理器的工作原理 （5）理解并掌握数据冒险、控制冒险的概念以及流水线冲突的解决方法 （6）掌握流水线MIPS微处理器的测试仿真方法 1.2：实验要求 （1）至少实现MIPS中的三类指令，即R类，I内，J类指令 （2）采用5级流水线技术 （3）完成Lw指令的数据冒险的解决 分析流水线时序图，可以发现lw指令的下一条指令，需要阻塞一个时钟周期，才能确保该指令能获得正确的操作数值，下面给出具体解决方法。 结果： 图一： 图二： 分析：在ID段检测到跳转指令后会发出一个信号，该信号会进入ID_EX流水寄存器，但是在下一时钟周期上升沿到来后又会返回到ID部件，作用是通知当前在延迟槽的指令无用
2.1K20编辑于 2022-09-24 - 来自专栏Layabox
最赚钱H5游戏《大天使之剑H5》公测24天流水破亿！
H5游戏自2016年《传奇世界》首破千万月流水以来，记录不断被刷新，据公开报道《传奇世界》月流水超过3000万，《决战沙城》月流水超过2000万。如今破亿的H5游戏于2017年10月诞生。 10月22日，上线24天的《大天使之剑H5》宣告流水破亿。 该游戏由上市公司三七互娱（002555.SZ）倾力打造，同时由三七互娱与指上缤纷联合发行，自此，H5游戏终于步入亿元月流水时代，这将让整个游戏行业为之一振。 大IP与多端同发，“大研发”成最大受益者 自从“传奇”IP的成功，让产业认识到大IP对HTML5游戏的重要。然而仍无法与过亿流水的APP游戏相提并论。 此次《大天使之剑H5》刷新H5游戏流水纪录后，极光网络也成为了业内首家成功横跨页游、手游、H5游戏领域的“多栖”研发商。
1.6K10发布于 2019-05-10 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计的概念_流水线原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 流水线设计的概念 它是面积换取速度思想的又一种具体现。 所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级，在每一级插入寄存器并暂存中间数据。 流水线处理是提高组合逻辑设计的处理速度和吞吐量的常用手段。 如果某个组合逻辑设计的处理流程可以分为若干步骤，而且整个数据处理过程是“单流向”的，即没有反馈或者迭代运算，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计方法提高数据处理频率，即吞吐量。 常用的有计数器、复杂的数据流控制逻辑、运算控制逻辑、指令分析和操作控制逻辑。同步时序逻辑是设计复杂的数字逻辑系统的核心。时序逻辑借助于状态寄存器记住它目前所处的状态。
62720编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计思想_全自动流水线
在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。 （面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量） 顾名思义，流水线思想，就像工厂中的流水线一样。假设是一个手机组装的流水线，一个三个步骤：A，将电池装入手机起来；B，将屏幕组装起来；C，将外壳组装起来。 在上面的三个步骤中，流水线的实现就是：A步骤实现后，将手机发往B，然后A继续组装电池，而不会等待C完成再组装；B和C也是一样。流水线思想就是自己完成自己的功能，不会等待。 比如说一个车间生产一个产品需要5个步骤，每个步骤10天。如果不采用流水线思想，那么生产一个产品就需要50天，然后再开始从第一个步骤开始。这样以后的每个产品都需要50天。 相当于拥有非流水线的5倍效率 当然在硬件电路设计中，通常面积和速度是保持一定的平衡，一旦面积小，那么速度一般会更慢；而速度一旦提高，面积就会增加。
41030编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU流水线详解_多周期流水线cpu
2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s 但具体到CPU流水线，问题就不这么简单了，CPU的工作基理可以大致分为指令寻址，指令分析，指令执行，以及指令上报，假设一旦指令流水线中的某个指令的地址出错，是无法像换轮胎一样用另一个地址来顶替的，因为每条指令只唯一的对应一个地址 CPU处理数据概率 CPU使用0-128K缓存的概率是80% CPU使用128-256K缓存的概率是10% CPU使用256-512K缓存的概率是5% CPU使用512-1M缓存的概率是3% 为了进一步满足普通流水线设计所不能适应的更高时钟频率的要求，高档位处理器中的流水线的深度（级数）在逐代增多。当流水线深度在5~6级以上时，通常称为超流水线结构（Super Pipeline）。 例如要能预取指令，就需增加指令的硬件电路，并把取来的指令存放到指令队列缓冲器中，使微处理器能同时进行取指令和分析、执行指令的操作。
2K30编辑于 2022-09-24 - 来自专栏Golang语言社区
转-H5游戏月流水过1500万意味着什么？
导读：目前的H5游戏行业的情况类似于2005年支付宝出现之前的B2C电商行业，支付环节存在的问题较多。 前天，一款HTML5游戏宣布月流水突破了1500万，成为业内首款千万级别的H5游戏。 一款月流水超过1500万的H5游戏意味着什么? 它好比一针兴奋剂，意味着曾被看衰的H5游戏的变现能力由此正名;也意味着资本市场需要修正之前对H5游戏行业“目前不具备盈利能力”的整体判断。 白鹭时代CEO陈书艺等游戏界的大佬都曾提过，月流水千万是一个门槛，H5游戏只有突破了这个门槛才能赢得大资本、大团队的持续投入。 尽管，H5游戏用户规模已达1.75亿人，同比增长率达到112%，且H5游戏的流量入口已呈现多元化趋势，包括腾讯在内的流量聚集平台都开始尝试布局H5游戏中心，但通过H5游戏实现流量变现的路径仍然不清晰。 虽然游戏内付费点产生收入也有望成为H5游戏的主流盈利模式，但有能力以IAP(游戏内支付)的方式通过出售游戏内计费点收费，并有一定流水的H5游戏产品，屈指可数。
1.1K50发布于 2018-03-20 - 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析5
spring源码分析5 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ 原文链接：https://gper.club/articles/7e7e7f7ff3g5bgc0
29620发布于 2021-04-13 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（5）-Django
框架分析（5）-Django 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。
61520编辑于 2023-10-11 - 来自专栏全栈程序员必看
java 流水线模式_流水线设计模式实现
流水线设计模式实现 接口在管道的各个步骤/阶段：在流水线的步骤/阶段的 public interface Step { 具体实现： public class StepOne implements Step
78740编辑于 2022-09-21
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