Docker + Jenkins + Gitlab+Harbor自动化构建部署的文档资料链接

时间: 2024-01-17 13:05:24 浏览: 33
以下是一些可以帮助你学习如何使用 Docker、Jenkins、Gitlab 和 Harbor 进行自动化构建和部署的文档资料链接: - Docker 官方文档:https://docs.docker.com/ - Jenkins 官方文档:https://www.jenkins.io/doc/ - Gitlab 官方文档:https://docs.gitlab.com/ - Harbor 官方文档:https://goharbor.io/docs/ 此外,以下是一些博客和教程链接,可以帮助你深入学习和理解如何使用这些工具构建自动化部署流程: - 使用 Docker、Jenkins 和 Gitlab CI/CD 进行自动化部署:https://www.cnblogs.com/52fhy/p/11030302.html - 使用 Jenkins 和 Gitlab 进行自动化部署:https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/12143598.html - 使用 Docker 和 Gitlab CI/CD 进行自动化部署:https://www.jianshu.com/p/4ae261e76697 - 使用 Harbor 进行 Docker 镜像管理和部署:https://segmentfault.com/a/1190000023279689
相关问题

Docker + Jenkins + Gitlab+Harbor 自动化构建部署的文档

以下是使用 Docker + Jenkins + Gitlab + Harbor 实现自动化构建部署的步骤: 1. 安装 Docker:参考官方文档进行安装。 2. 安装 Gitlab:可以使用 Docker 安装 Gitlab,也可以直接下载安装包安装。 3. 安装 Harbor:可以使用 Docker 安装 Harbor,也可以直接下载安装包安装。 4. 创建项目:在 Gitlab 中创建项目,并将代码上传至 Gitlab。 5. 配置 Jenkins:在 Jenkins 中安装插件 GitLab Plugin、Docker Plugin 和 Harbor Plugin。 6. 配置 Gitlab:在项目的 Settings -> Integrations 中添加 Jenkins 项目的 Webhook URL。 7. 配置 Harbor:在 Harbor 中创建镜像仓库。 8. 创建 Jenkins 任务:在 Jenkins 中创建任务,在任务中配置 Gitlab 项目的地址和 Jenkinsfile 的路径。 9. 配置 Jenkinsfile:在项目的根目录下创建 Jenkinsfile 文件,编写自动化构建部署脚本。 10. 测试:将代码提交至 Gitlab,观察 Jenkins 构建过程是否正常,镜像是否上传至 Harbor 中。 以上就是使用 Docker + Jenkins + Gitlab + Harbor 实现自动化构建部署的步骤,具体实现方式可以根据自己的需求进行调整。

Docker + Jenkins + Gitlab+Harbor自动化构建部署的文档资料

以下是基于 Docker、Jenkins、Gitlab 和 Harbor 实现自动化构建部署的文档资料: 1. 环境准备: - 安装 Docker - 安装 Jenkins - 安装 Gitlab - 安装 Harbor 2. Gitlab 配置: - 创建项目 - 创建 Runner - 配置 Runner 3. Jenkins 配置: - 安装插件 - 配置 Jenkins 与 Gitlab 的集成 - 配置构建任务 - 配置构建参数 - 配置构建触发器 - 配置构建步骤 4. Docker 配置: - 创建 Dockerfile - 构建镜像 - 推送镜像到 Harbor 5. Harbor 配置: - 创建项目 - 添加用户 - 配置镜像仓库 6. 自动化构建部署流程: - 提交代码到 Gitlab - Gitlab 触发 Jenkins 构建任务 - Jenkins 通过 Dockerfile 构建镜像 - Jenkins 将构建好的镜像推送到 Harbor - 服务器从 Harbor 中拉取镜像并部署应用 以上是大致流程,具体实现细节需要根据实际情况进行调整。另外,建议在实现自动化构建部署前,先熟悉 Docker、Jenkins、Gitlab 和 Harbor 的基本使用方法,以便更好地理解和运用自动化构建部署技术。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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