jenkins获取运行job的用户名

本文介绍了使用正则表达式来爬取36Kr网站首页所有新闻的操作步骤和代码示例。通过访问网站、查找关键词、编写代码等步骤，可以获取到网站首页的新闻数据。代码示例使用Python编写，并使用正则表达式来提取所需的数据。详细的操作步骤和代码示例可以参考本文内容。 ... [详细]

使用Ubuntu中的Python获取浏览器历史记录原文: ... [详细]

在Docker中，将主机目录挂载到容器中作为volume使用时，常常会遇到文件权限问题。这是因为容器内外的UID不同所导致的。本文介绍了解决这个问题的方法，包括使用gosu和suexec工具以及在Dockerfile中配置volume的权限。通过这些方法，可以避免在使用Docker时出现无写权限的情况。 ... [详细]

本文介绍了在MAC系统中，使用django使用mysql数据库报错的解决办法。通过源码安装mysqlclient或将mysql_config添加到系统环境变量中，可以解决安装mysqlclient失败的问题。同时，还介绍了查看mysql安装路径和使配置文件生效的方法。 ... [详细]

本文介绍了在Python3中如何使用选择文件对话框的格式打开和保存图片的方法。通过使用tkinter库中的filedialog模块的asksaveasfilename和askopenfilename函数，可以方便地选择要打开或保存的图片文件，并进行相关操作。具体的代码示例和操作步骤也被提供。 ... [详细]

本文介绍了云原生边缘计算中的KubeEdge系统，该系统是一个开源系统，用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。它基于Kubernetes构建，并为网络应用程序提供基础架构支持。同时，KubeEdge具有离线模式、基于Kubernetes的节点、群集、应用程序和设备管理、资源优化等特点。此外，KubeEdge还支持跨平台工作，在私有、公共和混合云中都可以运行。同时，KubeEdge还提供数据管理和数据分析管道引擎的支持。最后，本文还介绍了KubeEdge系统生成证书的方法。 ... [详细]

本文介绍了在使用QTextEdit时如何实现拖放文件的功能，包括相关的方法和实现步骤。通过重写dragEnterEvent和dropEvent函数，并结合QMimeData和QUrl等类，可以轻松实现向QTextEdit拖放文件的功能。详细的代码实现和说明可以参考本文提供的示例代码。 ... [详细]

本文介绍了去掉空格的方法，并结合2019独角兽企业招聘Python工程师的标准与实践进行讨论。同时提供了一个转载链接，链接内容为更多相关信息。 ... [详细]

ZSI.generate.Wsdl2PythonError: unsupported local simpleType restriction ... [详细]

本文介绍了基于无损压缩算法专题的LZSS算法实现。通过Python和C两种语言的代码实现了对任意文件的压缩和解压功能。详细介绍了LZSS算法的原理和实现过程，以及代码中的注释。 ... [详细]

本文主要介绍了Java中String和StringBuffer的区别，String是不可变的，而StringBuffer是可变的。StringBuffer在进行字符串处理时不生成新的对象，内存使用上要优于String类。因此，在需要频繁对字符串进行修改的情况下，使用StringBuffer更加适合。同时，文章还介绍了String和StringBuffer的应用场景。 ... [详细]

本文详细介绍了在imx6ull开发板上驱动MT7601U无线网卡的方法和步骤。首先介绍了开发环境和硬件平台，然后说明了MT7601U驱动已经集成在linux内核的linux-4.x.x/drivers/net/wireless/mediatek/mt7601u文件中。接着介绍了移植mt7601u驱动的过程，包括编译内核和配置设备驱动。最后，列举了关键词和相关信息供读者参考。 ... [详细]

本文介绍了一些Java开发项目管理工具及其配置教程，包括团队协同工具worktil，版本管理工具GitLab，自动化构建工具Jenkins，项目管理工具Maven和Maven私服Nexus，以及Mybatis的安装和代码自动生成工具。提供了相关链接供读者参考。 ... [详细]

本文详细介绍了如何创建和使用VUE uni-app开发环境，包括通过HBuilderX可视化界面和通过vue-cli命令执行的方法。文章内容简单清晰，易于学习与理解。通过学习本文，读者可以深入了解VUE uni-app开发环境，并通过实践验证掌握具体的使用情况。编程笔记将为读者推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！ ... [详细]

近日，OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3，该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB，参数个数高达1750亿，训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站，用户只需用英语描述需求，前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年，OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型，在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]