在软件开发中，当我们在构建项目时，有时会遇到类似于"Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]‘ returned non-zero exit status 1"的错误信息。这个错误通常表示构建过程中出现了问题，导致编译器或构建工具无法成功完成任务。
持续集成是一种软件开发实践，团队成员经常集成他们的工作，通常每个人至少每天集成 - 导致每天进行多次集成。每个集成都通过自动构建（包括测试）进行验证，以尽快检测集成错误。许多团队发现这种方法可以显着减少集成问题，并允许团队更快地开发有凝聚力的软件。本文是对持续集成的快速概述，总结了该技术及其当前使用情况。
我们先来看一封 Break Build（BB） 邮件，如下图所示，这封邮件清楚的展示谁 BB 了，以及如何 BB 的。
摘要：本文为iOS技术博主分享，将详细介绍解决提交应用到App Store时可能遇到的ITMS-90478和ITMS-90062错误的方法。通过正确设置版本号，避免出现错误，并顺利将应用上架。
当我们在使用PyTorch的cpp_extension扩展时，有时可能会遇到以下错误信息："dist must be a Distribution instance"。这个错误通常发生在我们尝试使用cpp_extension构建和安装扩展时。
在使用Visual Studio进行C++项目开发时，可能会遇到以下错误信息：The build tools for v141 (Platform Toolset = 'v141') cannot be found. 这个错误是因为缺少v141版本的构建工具导致的。本文将介绍如何解决这个问题。
Upspin 项目使用自定义的包 —— upspin.io/errors —— 来表示系统内部出现的错误条件。这些错误满足标准的 Go error 接口，但是使用的是自定义类型 upspin.io/errors.Error，该类型具有一些已经证明对项目有用的属性。 这里，我们会演示这个包是如何工作的，以及如何使用这个包。这个故事为关于 Go 中的错误处理更广泛的讨论提供了经验教训。 动机 在项目进行几个月后，我们清楚地知道，我们需要一致的方法来处理整个代码中的错误构建、描述和处理。我们决定实现一个自定义
一些开发者在使用Node.js模块时，可能会遇到类似于 "gyp verb ensuring that file exists: C:\Python27\python.exe gyp ERR! configure error gyp ERR! sta" 的错误。这个错误通常是由于缺少Python环境或设置不正确导致的。在本篇博客文章中，我们将提供一些解决这个错误的方法。
在当今的云原生世界中，随着基础设施的飞速发展，大规模构建云计算环境需要可再现性和弹性，因此需要从一开始就优先考虑快速更改和扩展基础设施的能力。
BUILD INDEX命令是一个特权操作。 用户必须具有%BUILD_INDEX管理权限才能执行BUILD INDEX。 如果不这样做，会出现一个带有%msg的SQLCODE -99错误，User 'name' does not have %BUILD_INDEX privileges。 如果拥有适当的授予权限，可以使用GRANT命令将%BUILD_INDEX权限分配给用户或角色。 管理权限是特定于名称空间的。
作者 | James Cleaver 译者 | 王强 策划 | 万佳 错误消息的领域涉及很多方面的内容。它们需要将 UX 领域的几乎所有元素（信息、说明、界面、微文案）结合起来，并且用几句话将这些信息阐述清楚。所有这些元素都是为了一个共同的目标：在出现问题时帮助用户。 错误消息需要快速、清晰地通知、指导和引导用户 但上面的说法还是太简单了，因为错误消息还需要包含以下内容： 你的站点或系统的结构：用户和开发人员都不希望看到无穷无尽、含义各异的文本字符。所以你需要考虑为之编写错误消息的系统上下文。你需要找出系
来源（原文网址）：https://martinfowler.com/articles/continuousIntegration.html
在使用Flask构建API时，有时候会遇到"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。这个错误出现的原因是我们试图将无法被JSON序列化的对象返回给客户端。本篇文章将解释这个错误的原因以及如何解决它。
最近发布了的一些变更给了流水线编辑者新的工具以改善在 Blue Ocean 中的流水线可视化，有一个备受瞩目关注的工单JENKINS-39203，这会导致当流水线的构建结果为不稳定时所有的阶段都被设置为不稳定的。这个缺陷导致无法快速地识别为什么构建是不稳定的，使得用户必须查看完整的日志和 Jenkinsfile 才能弄明白究竟发生了什么。
当我们在处理数据压缩或者解压缩的过程中，有时会遇到一个错误消息："Cause: invalid code lengths set"。这个错误通常与Huffman编码相关，表示我们在使用Huffman编码进行数据解码时遇到问题。
Eyeball 开发集的大小将主要取决于你能够手动分析样本的时间，以及你所拥有的访问数据的权限；
翻译 | shawn 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 《机器学习训练秘籍》（Machine Learning Yearning）是吴恩达的新作，主要讲的是如何应用机器学习算法以及如何构建机器学习项目。本文从这本书中选出了 7 条非常有用的建议。 近年来，人工智能、机器学习和深度学习迅猛发展，给许多行业带来了变革。吴恩达是业内的领军人物之一，他是在线课程项目 Coursera 的联合创始人，前百度 AI Group 领导人，前 Google Brain 项目负责人。目前他正在编写
在使用OpenCV进行图像处理或计算机视觉项目时，你可能会遇到"recipe for target 'all' failed"错误。这个错误通常是由于编译或依赖关系问题引起的。本文将帮助你解决这个问题并继续进行你的OpenCV项目。
Andrew NG是计算机科学家，执行官，投资人，企业家，也是人工智能领域的领先专家之一。 他是百度的前任副总裁兼首席科学家，是斯坦福大学的兼职教授，是最受欢迎的机器学习在线课程的创建者之一，Coursera.com的联合创始人以及Google Brain的前负责人。 在百度，他的积极参与将人工智能团队扩展到数千人。
java.lang.NoSuchMethodError异常是Java运行时环境中一个常见的错误，它通常发生在尝试调用一个不存在的方法时。这个异常通常不是由于代码编写错误直接引起的，而是由于类路径上的jar包版本不一致、编译时使用的类与运行时加载的类不同步等问题导致的。
在Java开发中，构建工具是不可或缺的一部分，它们负责自动化编译、打包和部署等任务。本文将深入浅出地介绍Gradle，一个强大的、灵活的构建自动化工具，以及一些常见的问题、易错点和如何避免它们。
2021 年 5 月 10 日，Felix Klock 和 Mark Rousskov 代表 Rust 编译器团队发布文章 Announcing Rust 1.52.1，官宣发布 Rust 1.52.1。
在使用Groovy应用程序时，可能会遇到错误信息：“无法在类路径上找到Groovy类。初始化中断”。这个错误通常发生在Groovy类或依赖项没有正确配置或在项目的类路径中缺失时。 本文将讨论此错误可能的原因，并提供解决方案以解决该问题。
DevOps概念的流行跟近些年微服务架构的兴起有很大关系，DevOps是Dev(Development)和Ops(Operations)的结合，Dev负责开发，Ops负责部署上线，Docker出现之前，公司需要搭建一个数据库环境，有了Docker之后，只需在一些开源的基础镜像上构建出公司自己的镜像即可。
持续集成(Continuous Integration)即是发生在每一次的代码提交后，立即开始软件的构建(Build)和测试(Test)，在一个拥有许多开发人员的大型项目中，一天中会多次提交，伴随着每个提交代码的构建和测试，如果测试通过，则测试构建以进行部署。如果部署成功，则代码将推送到生产环境。提交(commit)，构建(build)，测试(test)和部署(deploy)是一个连续的过程，因此称为持续集成/部署。
在Android NDK开发中，有时候会遇到一个常见的错误:sh ndk-build.cmd command not found。这个错误通常出现在使用Windows操作系统进行NDK编译时。
持续集成的优势 1.解放了重复性劳动。 自动化部署工作可以解放集成、测试、部署等重复性劳动，而机器集成的频率明显比手工高很多。
所有 Flutter 的错误均会被回调方法 FlutterError.onError 捕获。默认情况下，会调用 FlutterError.dumpErrorToConsole 方法，正如方法名表示的那样，将错误转储到当前的设备日志中。当从 IDE 运行应用时，检查器重写了该方法，错误也被发送到 IDE 的控制台，可以在控制台中检查出错的对象。
测试是软件开发生命周期 (SDLC) 的重要组成部分。SDLC 的每个阶段都应包含测试，以获得更快的反馈并提高产品质量。
在网上招致批评的最快方法就是撰写有关微服务的文章。每个人都有自己的观点。不管你是支持还是批判微服务。人们会找到你，并告诉你你错了。我很喜欢这样。我最近有幸就这个主题写了几篇热门文章。相应的评论都是滑稽和理智的完美结合。但它们对于识别真正的错误特别有用。
吴恩达的《Machine Learning Yearning》主要讲的是如何构建好的机器学习项目。这本书包含了很难在其他地方找到的实际见解，其格式很容易与队友和合作者分享。大多数人工智能技术课程都会向你解释不同的 ML 算法如何在框架下工作，但是这本书教你如何实际使用它们。如果你渴望成为人工智能的技术领导者，这本书将帮助你的道路。历史上，学习如何对人工智能项目做出战略决策的唯一方法是参加研究生课程或获得在公司工作的经验。《Machine Learning Yearning》是有助于你快速获得这种技能，这使你能够更好地建立复杂的人工智能系统。
这是一些Ruby语言中常用的命令行应用框架和解析器，它们可以帮助你快速开发命令行工具。
🔍本文详细探讨了在使用Gradle进行插件发布时，可能遇到的一个常见问题——发布成功却未在本地生成仓库。我们将深入解析此问题的各种可能原因，并提供针对性的解决方案。适合各级开发者阅读，无论是刚入门的小白还是经验丰富的大佬，都能从中获益。关键词：Gradle, 插件发布, 本地仓库, 问题解决, 开发者工具, 构建自动化。
首次配置的时候出现了构建错误，而查询构建错误时，提示文本是No changes 错误。
在当今的软件开发领域中，RESTful API已成为一种广泛应用的架构风格。良好的API设计对于构建可扩展、易于维护和高性能的应用程序至关重要。本文将深入探讨RESTful API的设计原则和最佳实践，并通过代码示例演示如何应用这些原则来构建一个优雅且功能强大的API。
【AI100 导读】深度学习正在改变一切。就像电子学和计算机改变了所有的经济活动一样，人工智能将重塑零售、运输、制造、医药、电信、重工业等行业，即使是数据科学本身，也将被其所改变。人工智能的应用范围仍
自动化构建是现代软件开发中不可或缺的一环。它可以大幅提高开发流程的效率、减少人为错误，并确保交付高质量的软件。本文将深入探讨自动化构建的定义、作用、工作原理、常见工具和实际应用，以及如何利用自动化构建流程改进软件开发过程。
软件工程团队中的管道是一组自动化的流程，使开发人员和DevOps专业人员能够可靠，高效地编译，构建并将代码部署到生产计算平台。没有硬性规定可以说明管道需要什么样的内容以及必须使用的工具，但是管道最常见的组件是：构建自动化/持续集成，测试自动化和部署自动化。
最近在研究apple上架的项目，过程中发现要真正把一个项目上传到App Store是很困难的，然后我去把目前遇到的问题整理成一片文章（为了方便理解，文章是以问答的形式来描述的），方便以后上传再次需要和供其他人做个参考。
在使用CMake构建项目时，您可能会遇到一个错误消息：“ninja Compiling the C compiler identification source file CMakeCCompilerId.c failed”。这个错误可能会让您感到困惑，并且不知道如何解决。在本篇博客文章中，我将为您解释这个错误的原因，并提供一些可能的解决方案。
下面这个是因为证书和描述文件不正确，发布需要选择app store 类型的描述文件
Jenkins的很多功能如果直接按照界面菜单的简单介绍，可能会让人很迷茫无从下手。
工程原本可以正常构建并运行，对工程做修改或者copy到其他位置后重新构建报错qmake: Error creating Makefile(严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态
作者 | Mika Yeap 译者 | 刘雅梦 策划 | 田晓旭 在网上招致批评的最快方法就是撰写有关微服务的文章。每个人都有自己的观点。不管你是支持还是批判微服务。人们会找到你，并告诉你你错了。我很喜欢这样。我最近有幸就这个主题写了几篇热门文章。相应的评论都是滑稽和理智的完美结合。但它们对于识别真正的错误特别有用。 因为这能让我们面对现实：构建分布式系统可能会变得很复杂。公平地说，建造单体系统也是如此。但不同的是，我们大多数人选择了比分布式的复杂性更高的东西。任何有经验的开发人员或架构师都会告诉你，大多数
AU上传ipa出现下图红框提示说明成功上传，但有时App Store后台没有出现构建版本，请查看下面详细说明！
maven-enforcer-plugin是一个规范约束maven构建环境的插件，例如Maven版本，JDK版本和OS系列以及更多内置规则和用户创建的规则，旨在统一项目的开发环境。楼主在构建开源项目spring data jpa时，因为maven版本的问题卡在了enforcer这个插件上。网上关于解决此插件报错的方案都无关痛痒，没有深入到错误的实质，故解决问题后，在此做个记录
AU上传ipa出现下图红框提示说明成功上传，如果App Store后台没有出现构建版本， 请登录 apple账号对应的邮箱查看反馈，特别留意垃圾邮箱，无论成功还是失败，apple都会发邮件
机器学习（二十五）——adaboost算法与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 当进行监督学习时，除了使用某个分类器外，还可以将各个分类器结合起来使用，或者多次使用某个分类器，也可以是数据集分给不同的分类器后进行集成。本文主要介绍基于同一种分类器多个不同实例的方法，基础算法基于单层决策树。 二、bagging 首先，先介绍bagging算法，这个算法是一种自举汇聚法，方法如下： 1）获取数据源 假设样本容量为m，则进行m次放回抽样（即每次抽到样本后再将样本放回），获
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