job = build job,: parameters:, propagate: true是什么意思

时间: 2023-08-31 11:27:51 浏览: 54
### 回答1: 这是一个 Ruby on Rails 中的代码片段。它的含义是创建一个名为 "job" 的任务,并传递一个参数对象并设置 propagate 参数为 true。 propagate 参数表示如果任务的依赖关系发生更改,则该任务是否应该重新运行。如果设置为 true,则在依赖项更改时,该任务将重新运行以更新其输出。如果设置为 false,则不会重新运行该任务,即使依赖项更改。 总之,这行代码的作用是创建一个带参数的任务,并设置 propagate 参数以指定它的依赖关系更改时是否重新运行。 ### 回答2: "job = build job, parameters, propagate: true" 的含义是在构建一个任务时传入参数,并且将任务的构建结果传播给其他相关任务。 首先,"job = build job" 表示在当前任务中构建另一个任务。这里使用了参数 "job" 来指定待构建的任务。 然后,"parameters" 是一个参数的列表,它用来传递给待构建任务的参数。具体的参数内容可以根据具体情况来定义,比如可以是需要指定文件路径、执行命令等。 最后,"propagate: true" 表示任务的构建结果将被传播给其他相关任务。这意味着,如果该任务成功构建完成,其他依赖于该任务结果的任务将会被触发开始执行,以进一步进行后续操作。 总而言之,这个语句的含义是在当前任务中构建另一个任务,并传递指定的参数给待构建任务,在待构建任务成功构建后,将任务的构建结果传播给其他相关任务进行后续操作。 ### 回答3: "job = build job, parameters, propagate: true" 这句话是Jenkins中的Pipeline脚本中常见的一种语法。它的作用是在构建任务的过程中,通过传递参数来执行另一个构建任务。 具体解释如下: - "build job" 表示要构建的任务,可以是Jenkins中已经定义的任何一个任务。 - "parameters" 表示传递给目标任务的参数列表,可以是任何需要传递的参数。 - "propagate: true" 表示传递参数时,继续传递这些参数给目标任务。 这种语法可以用于构建任务之间的依赖关系或者任务的自动化处理。当满足某个条件或者触发某个事件时,可以通过构建一个任务来触发其他相关任务的执行,并且可以传递参数给这些任务。 例如,假设有两个任务A和B,任务A需要执行一些操作并生成一些结果,任务B需要使用任务A生成的结果进行进一步处理。在任务A执行完成后,可以通过以上的语法,将任务B作为一个参数传递给任务A,使得任务A执行完后自动触发任务B的执行,并且将任务A生成的结果传递给任务B进行处理。 总而言之,"job = build job, parameters, propagate: true" 这个语法的意思就是通过传递参数来执行特定的构建任务,并将这些参数传递给目标任务进行后续处理。

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下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

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