Shamrai Aleksander
2020-02-04 02:50
Azure Devops管道未通过prs的标题。您可以在此处找到预定义的变量：使用预定义的变量。为了得到积极拉动请求的详细信息，您可以使用REST API 引入请求-获取拉入请求通过标识与System.PullRequest.PullRequestId。以获取标题为例：
- 添加自定义变量定义诸如Custom.PRTitle之类的变量。
- 在您的工作中设置对PAT的访问权限。System.AccessToken
- 添加第一步作为脚本，以读取和保存您的拉取请求的标题，例如使用PowerShell：
$user = ""
$token = "$(System.AccessToken)"
$teamProject = "$(System.TeamProject)"
$PRId = "$(System.PullRequest.PullRequestId)"
$orgUrl = "$(System.CollectionUri)"
$base64AuthInfo = [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::ASCII.GetBytes(("{0}:{1}" -f $user,$token)))
$uriGetActivePr = "$orgUrl/$teamProject/_apis/git/pullrequests/$PRId"
$resultPR = Invoke-RestMethod -Uri $uriGetActivePr -Method Get -ContentType "application/json" -Headers @{Authorization=("Basic {0}" -f $base64AuthInfo)}
Write-Host "##vso[task.setvariable variable=Custom.PRTitle]"$resultPR.title
然后，您可以在自己的条件下使用新变量，例如：
and(contains(variables['Build.SourceBranch'], 'refs/heads/master'), contains(variables['Custom.PRTitle'], 'patch'))
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
感谢您的回复！那个有效！：）