Naki.CI介绍画册，介绍工具的背景知识，设计思想以及资源获取方式

gitlab-runner一整套配置，结合gitlab:11.1，实现持续集成部署

持续交付指导文件，包含DevOps持续交付工作流程介绍以及相关的工具

斯普利特 开发环境 支持的操作系统： 的Ubuntu的20.04 macOS Big Sur v11 要设置开发人员环境，该项目需要以下软件包。 apt-get update && apt-get upgrade -y && apt-get autoremove -y # Installation of general dependencies apt-get install -y build-essential clang-format clang-tidy clangd git git-lfs wget curl gnupg openjdk-11-jdk openjdk-11-jre lcov # Installation of FFMPEG apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libavfilter-dev li

＃介绍 Dockerfile 使用 JDK、maven、git 和 openssh 从 sameersbn/gitlab-ci-runner 基本映像构建 GitLab CI Runner。 安装了 Java7、maven、git 和 openssh。 运行此镜像后，您可以使用root通过ssh登录此运行程序，密码为123456。 ＃安装 从 docker 索引中拉取最新版本的镜像。 这是推荐的安装方法，因为将来更容易更新映像。 这些构建由 Docker Trusted Build 服务执行。 docker pull lemonbar/gitlab-runner-jdk-maven:latest 从版本 1.0 开始，您可以通过指定版本号来拉取特定版本。 例如， docker pull lemonbar/gitlab-runner-jdk-maven:1.0 或者，您可以自己构建

​ 1.背景介绍 在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。 本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号；高通滤波去除低于某一频率的信号；带通滤波指的是类似低通高通的结合保留中间频率信号；带阻滤波也是低通高通的结合只是过滤掉

solutions-terraform-jenkins-gitops：演示使用Jenkins和Terraform使用GitOps实践将基础设施作为代码进行管理

Myeclipse 2016 CI 3功能强大，因为最新所以破解方法还不是那么多，但是掌握一种有效的办法就够了，这里给大家介绍亲测过的方法，真实有效。

亲测可用。最新的文件为com.genuitec.eclipse.core_15.0.0.201702231446。

文章目录1. 总体主成分分析2. 样本主成分分析3. 主成分分析方法3.1 相关矩阵的特征值分解算法3.2 矩阵奇异值分解算法4. sklearn.decomposition.PCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法 利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据 转换为 少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量 称为 主成分 主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以PCA属于降维方法 主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有力工具，也用于其他机器学习方法的前处理 PCA属于多元统计分析的经