上次引见了开源项目如何利用TravisCI进行持续集成，但是如果你的项目不是开源项目，用TravisPro就需要交钱了。
如果不想交钱，可以自己搭建CI环境，利用JenkinsCI进行持续集成。
首先，我们从Jenkins官方网站https://jenkins.io/下载最新的war包。
虽然Jenkins提供了Windows、Linux、OSX等各种安装程序，但是，这些安装程序都没有war包好使。
我从未见过Jenkins这样把Java包做得如此简单的项目。
只需要运行命令：Jenkins就启动成功了！它的war包自带Jetty服务器，剩下的工作我们全部在浏览器中进行。
第一次启动Jenkins时，出于
如果不想交钱，可以自己搭建CI环境，利用JenkinsCI进行持续集成。
首先，我们从Jenkins官方网站https://jenkins.io/下载最新的war包。
虽然Jenkins提供了Windows、Linux、OSX等各种安装程序，但是，这些安装程序都没有war包好使。
我从未见过Jenkins这样把Java包做得如此简单的项目。
只需要运行命令：Jenkins就启动成功了！它的war包自带Jetty服务器，剩下的工作我们全部在浏览器中进行。
第一次启动Jenkins时，出于
2015/7/8 14:20:24
272KB
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2.2.78版本最新的插件组合，包含jenkins2.278.war、plugins.zipplugins.zip应该是最全的插件集合了包含了您能想到的所有插件。
解压后将文件替换在.jenkins/plugins同名文件夹，然后重启jenkins即可使用过程中过任何成绩可以留言交流。
解压后将文件替换在.jenkins/plugins同名文件夹，然后重启jenkins即可使用过程中过任何成绩可以留言交流。
2017/9/6 2:58:13
377.81MB
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快速参考创建于：在哪里获得协助：，或支持的标签和相应的Dockerfile链接快速参考（续）在哪里提出问题什么是高山詹金斯管道？来自。
该映像是Linux轻量级映像，已集成了jdk（java版本8），docker和jenkins如何使用这张图片在Docker上dockerrun-itd--namealpine-jenkins-pipeline-v/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sockngacareer/alpine-jenkins-pipelinedockerrun-itd--nametesttoolsngacareer/testtoolsdockerexec-ittesttoolsbin/sh#curlalpine-jenkins-pipeline:8080在Kube
该映像是Linux轻量级映像，已集成了jdk（java版本8），docker和jenkins如何使用这张图片在Docker上dockerrun-itd--namealpine-jenkins-pipeline-v/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sockngacareer/alpine-jenkins-pipelinedockerrun-itd--nametesttoolsngacareer/testtoolsdockerexec-ittesttoolsbin/sh#curlalpine-jenkins-pipeline:8080在Kube
2018/8/19 1:05:08
7KB
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1.Jenkinsrpm安装包forLinuxRedhat2.安装号令：rpm-ivhjenkins-2.282-1.1.noarch.rpm
2016/8/25 19:09:06
68.34MB
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Centos7环境下配置Jenkins，按照文档操作步骤能够搭建本人的Android打包服务器，解放程序员，让测试来打包，提高工作效率。
2022/9/8 13:47:53
46KB
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ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
2017/5/23 20:02:29
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linux安装jenkins所需一切插件,apache-httpcomponents-client-4-api.hpicloudbees-folder.hpicredentials.hpidisplay-url-api.hpigeneric-webhook-trigger.hpigit-client.hpigit.hpijsch.hpijunit.hpimailer.hpimapdb-api.hpimatrix-project.hpiscm-api.hpiscript-security.hpissh-credentials.hpistructs.hpi。
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等
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等
2017/9/17 11:42:53
15.68MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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