【Jenkins+Docker】持续集成与交付 （十九）：使用Jenkins自动化从GitLab拉取项目源码，本地构建并发布Docker镜像
🟣【Jenkins+Docker】持续集成与交付 （十九）：使用Jenkins自动化从GitLab拉取项目源码，本地构建并发布Docker镜像 一、部署大致流程 二、新建一个部署任务 2.1、新建一个自由风格的软件项目 2.2 源码管理配置（从gitlib拉取源码） 2.3 构建步骤配置 2.4 执行构建 三、 访问测试 一、部署大致流程 [开发人员提交代码] | v[Gitlab代码仓库] | ...
深入探索Dockerfile：构建容器化应用的秘密武器
的Web应用，您希望能够简化部署流程、确保环境一致性，并且提高开发团队的效率。在这个过程中，Dockerfile 可能是您最强大的工具之一。Dockerfile 是一个简单而又强大的文本文件，它包含了构建 Docker 镜像所需的一切指令。通过 Dockerfile，您可以定义您的应用程序运行的环境、依赖项、启动命令等，从而实现轻松的镜像构建和部署。在本文中，我们将深入探讨 Dockerfile 的各...
一机游领航旅游智慧化浪潮：借助前沿智能设备，革新旅游服务效率，构建高效便捷、生态友好的旅游服务新纪元，开启智慧旅游新时代
定义与特点 （一）一机游的定义 （二）一机游的特点 三、智能设备在旅游服务中的应用 （一）旅游前的信息查询与预订支付 （二）旅游中的导航导览与互动体验 （三）旅游后的评价反馈与数据分析 四、一机游如何构建旅游便捷化新生态 （一）提升服务效率 （二）优化旅游资源配置 （三）促进旅游产业创新发展 （四）构建旅游便捷化新生态 五、结论 一、引言 随着信息技术的迅猛发展和人们生活水平的提高，旅游业正面临着前所...
深入探索 libcurl：构建强大网络应用的利器
总结 libcurl是一个强大的工具，适用于需要网络通信功能的应用程序。它的跨平台支持、多协议支持以及易于使用的API使其成为开发者的首选库之一。无论您是需要下载文件、发送数据到REST API，还是构建复杂的网络客户端，libcurl都能提供所需的功能和性能。...
Neomodel 快速上手 构建neo4j 知识图谱
m，如果有django基础的上手很简单，而且neomodel 支持 neo4j 5.X版本更新维护的也较及时 用于neo4j图形数据库的对象图形映射器 (OGM) ，基于很棒的neo4j_driver构建 如果您需要 neomodel 方面的帮助，请在https://github.com/neo4j-contrib/neomodel/上的 GitHub 存储库上创建问题。 具有适当继承性的熟悉的基于类...
计算机网络实验一：对等网络的构建
实验一：对等网络的构建 1、实验要求 （1）掌握TCP/IP协议的配置； （2）掌握常见网络命令的使用； （3）掌握组建windows对等网络并配置文件共享。 2、实验内容 （1）以Microsofe Winodws 系统为例，对TCP/IP协议进行安装和配置； （2）学习使用常见的网络命令，并了解相关的参数； （3）组建windows对等网络。 （4）配置windows环境下的文件共享。 3、实验设...
基于LLama3、Langchain,Chroma 构建RAG
om langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings #矢量化from langchain.chains import RetrievalQA #构建对话系统from langchain.vectorstores import Chroma #Chroma 向量数据库 加载模型 #加载本地模型model_id = 'D:\临时模型\Meta-L...
【Jenkins】持续集成与交付 （十六）：使用Webhook+Jenkins实现项目自动构建部署
🟣【Jenkins】持续集成与交付 （十六）：使用Webhook+Jenkins实现项目自动构建部署 一、 安装Webhook插件 二、Jenkins设置自动构建(生成的Webhook URL) 三、配置GitLab Webhook 四、 推送代码触发自动构建 五、验证项目构建是否成功 一、 安装Webhook插件...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 1.MNIST的数据集下载与预处理 import tensorflow as tffrom keras.datasets impor...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型，使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...