pipeline

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任務：Jenkins必須從分支（使用任何名稱）開始構建過程，通過push-event hook將更改推送到該分支中。我有一個scm-manager（hg mercurial）的web界面和一個Jenkins的web界面。我看着窗體掛鉤，我現在不需要哪個字段。工作 Form view ADRESS在詹金斯：https://jenkins.mydomain.net/job/folder/job/j

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如何將PowerShell cmdlet輸出的屬性傳遞到其他cmdlet的輸入中？

具體的使用情況是： Get-NetTCPConnection -State Listen -LocalPort 6005 | Get-Process -PID ??? ???哪裏是從所述第一小命令的輸出的OwningProcess屬性。

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將「git log --notes」轉儲到shell管道？

我似乎無法得到git log來生產機器消耗的鈔票。 git log將作爲尋呼機打開less並顯示註釋。 git --no-pager log [--notes|--show-notes]不會顯示註釋。 git --no-pager log --notes | less將顯示註釋。 git --no-pager log --notes | less | cat wont。 git log --not

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.net核心使用ubuntu linux流水線

我想在Linux Ubuntu中使用C＃net Core控制檯應用程序。我打算使用這個應用程序生成一個HTML文本。該文本應該傳遞給已經存在於linux中的程序，並生成.pdf文件。不幸的是，我無法在C＃Core中找到管道操作。如何做到最好呢？

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如何使用上多列

所有的火花quantilediscretizer，我有一個毫升管道設置如下 import org.apache.spark.ml.feature.QuantileDiscretizer import org.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,DoubleType} import org.apache.spark.ml.Pipeli

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在流水線中的分類器後使用度量標準我繼續調查有關流水線的問題。

我繼續調查有關流水線的問題。我的目標是僅通過管道執行機器學習的每一步。使我的管道與其他用例相適應會更加靈活和容易。所以，我做什麼：第1步：填寫NaN值第2步：轉變分類值轉換爲數字步驟3：分類第4步：GridSearch 第5步：添加指標（失敗）這裏是我的代碼： import pandas as pd from sklearn.base import BaseEstimator, Tra

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混沌工程如何看起來像流水線的一部分？

Chaos engineering實踐正在變得非常廣泛的使用。一個常見的例子是Netflix自己的Chaos Monkey。但是，混沌猴往往是針對隨機目標進行特別設置的。我很好奇混沌實驗如何在典型的CI/CD pipeline中工作以增強特定服務的彈性。由於混沌實驗（通常）需要一個功能齊全的環境，它們何時會運行？它會平行於測試還是下游？您是否會對每次提交都運行一次混沌實驗，或者只是一些？將允

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梁數據流python名'PipelineOptions'未定義

）這是我的第一個問題，我真的很難找到一些答案。我想創建非常簡單的管道，並且一開始就已經卡住了。這裏說到我的代碼： import apache_beam as beam options = PipelineOptions() google_cloud_options = options.view_as(GoogleCloudOptions) google_cloud_options.pro

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服務器和應用程序在兩個不同的git存儲庫上

我想要使用IBM Bluemix DevOps Services，尤其是自動化管道將最後一次推送的提交傳遞到構建，測試並部署到測試環境中。我發現的所有指南都建議有一個與服務器和應用程序一起回購，並將此回購鏈接鏈接到管道。雖然這樣的配置工作，我覺得它是違反Django標準。應用程序（我開發的）應該從服務器（這只是使應用程序工作的一部分）分開（即：在另一個git倉庫中）。我不知道如何管理這種情況。

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我需要刪除分支/語句以改善流水線：如何在此處執行操作？

繼承人我的代碼： inline void ScaleValue(double &value) { // bipolar if (!mIsBipolar) { value = (value + 1.0)/2.0; } // amount value *= mAmount; } 你會如何優化它刪除分支/ IF？（我在DSP環境下，