Jenkins入门培训分享

详细介绍了每个步骤搭建的过程，包括中间遇到的问题 后面都会有解答 如遇到问题可加微信：SPL157

包含了生产环境需要使用的插件。Jenkins是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能。

Jenkins集成Jmeter进行Web自动化性能测试。 Jenkins、ant、Jmeter

通过集成jmeter，ant和jenkins，实现自动化接口测试框架。自动执行测试，自动生成报告以及持续集成

通过了解性能测试，知道了jmeter框架以及其扩展知识，jmeter不仅是性能测试利器而且还可以用于接口测试，经过近几周的学习，了解了jmeter的相关知识。但是在使用过程中还是遇到了问题，就是脚本较多时一一执行比较麻烦，我们不可能每次都一个一个的手动去点，这样不仅耗时还重复麻烦，那么有没有什么办法来批量运行Jmeter脚本呢？这个时候，我们就要想办法使其自动化。为了自动化想到了jenkins和ant，通过查看官方文档，发现ant有相应的JMeterTask。于是就准备一步一步的搭建基于Jenkins+Jmeter+Ant的测试自动化框架，用于性能及接口自动化测试。其实这个方案，网上有许多的相

图像小波变换去噪matlab代码声纳图像的深度学习 上传了两套声纳图像：lab_images是从受控实验室实验中获得的； 实地图像是由EPRI在2015年在圣劳伦斯河进行的野外实验获得的。 每个数据集包含鳗鱼和非鳗鱼对象（木棍和pvc管）的声纳图像。 有四个图像版本： orgnl：没有任何图像处理技术的原始图像； diff：通过图像差异消除静态背景的差异图像； wvlt：用小波变换去噪的原始图像； diffwvlt：经过小波去噪和差分处理的图像。 Excel文件sonar_data_description中包含了实验室实验和现场实验中的声纳设置。 根据声纳图像质量，将鳗鱼现场图像分为三层。 建议使用1级和2级鳗鱼图像来训练和测试CNN模型。 仅使用实验室数据的代码CNN_lab_data.py训练和测试过的CNN模型。 代码CNN_field_data.py仅使用现场数据训练和测试的CNN模型。 Matlab脚本处理了.aris声纳数据并提取了鳗鱼和非鳗鱼对象的图像。 注意：.aris数据是使用开放源代码MATLAB脚本读取的（请参阅参考资料）（Handegard＆Williams，2

sonarqube插件：sonar-pdfreport-plugin-3.0.1.jar 1）支持sonarqube server 6.X，7.X 2）下载下来之后传到sonarqube安装目录下的extensions/plugins/目录下，然后重启sonarqube server即可 3）可以通过tailf sonarqube/logs/sonar.log查看启动日志 4）浏览器重新登录sonarqube，重新扫描一下项目，然后在项目的 「更多」选项中可以看到下载pdf report 这个选项，点击下载即可！

主要介绍了jenkins部署.net平台自动化构建的方法步骤，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

jenkins 插件包相当全的。还不错 ，值得下载，其他的都挺贵这个亲测可用。部分插件有点老，如果安装gitlab需要1.4X的版本。其他的暂时没发现。还不错 离线安装利器