2021-03-22 11:41:25 +01:00
11 changed files with 1927 additions and 3 deletions
--- a/IUM_00.Organizacyjne.ipynb
+++ b/IUM_00.Organizacyjne.ipynb
@ -139,8 +139,26 @@
    "| dobry (db; 4,0)\t          | >= 70%      |\n",
    "| dostateczny plus (+dst; 3,5)| >= 60%      |\n",
    "| dostateczny (dst; 3,0)      | >= 50%      |\n",
-    "| niedostateczny (ndst; 2,0)  | < 50%       |"
+    "| niedostateczny (ndst; 2,0)  | < 50%       |\n"
   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Obecność\n",
+    "\n",
+    "# ZMIANY! #\n",
+    "Zgodnie z oficjalnymi zasadami obowiązującymi w projekcie AITech, dopuszczalna liczba nieobecności na zajęciach wynosi 3 (obowiązkowa obecność na 80% zajęć).\n",
+    "Powyżej 3 nieobecności przemiot nie może być zaliczony."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
@ -160,7 +178,7 @@
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.8.5"
+   "version": "3.8.3"
  },
  "toc": {
   "base_numbering": 1,
--- a/IUM_02.Dane.ipynb
+++ b/IUM_02.Dane.ipynb
--- a/IUM_02/turk.jpg
+++ b/IUM_02/turk.jpg
--- a/IUM_03.CI-Jenkins.ipynb
+++ b/IUM_03.CI-Jenkins.ipynb
@ -0,0 +1,429 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Ciągła integracja \n",
+    " - Jest to praktyka rozwoju projektów informatycznych polegająca na bardzo częstym włączaniu nowych zmian do głównej gałęzi (branch)\n",
+    " - Dzięki jej stosowaniu nie dochodzi do konfliktów przy łączeniu (mergowaniu) gałęzi rozwojowej (feature branch) z główną (master)\n",
+    " - Żeby stosować tę technikę, zmiany muszą być za każdym razem przetestowane, we wspólnym środowisku, tak, żeby działały u innych deweloperów\n",
+    " - Stąd narodziła się potrzeba stosowania systemów automatycznej ciągłej integracji\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Systemy ciągłej integracji \n",
+    "- Umożliwiają utomatyczne :\n",
+    "  - budowanie\n",
+    "  - testowanie \n",
+    "  - wydawanie \n",
+    "oprogramowania, oraz automatyczne (lub ręczne) wykonywanie dowolnych \"zadań\"\n",
+    "- Zapewniają:\n",
+    "  - wspólne środowisko do testowania zmian, replikowania błędów\n",
+    "  - łatwość monitorowania zmian zachodzących w oprogramowaniu\n",
+    "  - środowisko do integracji ze sobą części składowych (np. modułów, modeli) w jedną całość\n",
+    "  - środowisko, w którym można stworzyć prosty graficzny interfejs służący do uruchamiania zadań z poziomu przeglądarki\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Systemy ciągłej integracji\n",
+    " - Jenkins <br/><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/ci/jenkins.png\"/>\n",
+    " - Bamboo  <br/><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/ci/bamboo.png\"/>\n",
+    " - Circle CI  <br/><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/ci/circleci.png\"/>\n",
+    " - Team City  <br/><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/ci/teamcity.png\"/>\n",
+    " - Gitlab CI  <br/><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/ci/gitlabci.png\"/>"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Jenkins \n",
+    "<br/><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/ci/jenkins.png\"/>\n",
+    "- https://www.jenkins.io/\n",
+    "- System ciągłej integracji napisany w języku Java\n",
+    "- Pierwszy release: 2011\n",
+    "- Licencja Open Source (MIT)\n",
+    "- Dużo pluginów\n",
+    "- Aktywny rozwój, wspierany przez The Continuous Delivery Foundation i firmę Cloud Bees \n",
+    "- Działa jako aplikacja webowa z graficznym interfejsem\n",
+    "- Posiada też REST i CLI API"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Terminologia\n",
+    " - **Job, aka. Pipleine (Projekt)** - podstawowa jednostka organizacji pracy wykonywanej przez Jenkinsa. \n",
+    "   - Posiada swoją konfigurację, która określa jakie polecenia będą wykonywane w jego ramach. \n",
+    "   - Jeden pipeline może być wykonany wiele razy, za każdym razem tworząc nowe *Zadanie* (*Build*). \n",
+    "   Przykładowy pipeline: http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world/\n",
+    "<img src=\"IUM_03/pipeline.jpg\"/>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    " - **Build (Zadanie)** - instancja uruchomionego projektu. Może być w trakcie wykonywania, albo zakończona z jednym z rezultatów:\n",
+    "   - Successful <img style=\"height: 30px;\" src=\"IUM_03/blue.png\"/>\n",
+    "   - Unstable <img style=\"height: 30px;\" src=\"IUM_03/yellow.png\"/>\n",
+    "   - Aborted <img style=\"height: 30px;\" src=\"IUM_03/aborted.png\"/>\n",
+    "   - Failed <img style=\"height: 30px;\" src=\"IUM_03/red.png\"/>\n",
+    "  Np: http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world/2/\n",
+    "   - Śledzenie wyników działania buildu jak i debugowanie ewentualnych problemów ułatwiają:\n",
+    "     - Wyjście z konsoli [(Console Output)](http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world/10/console) - tutaj widać logi wypisywane zarówno przez polecenia/funkcje Jenkinsowe jak i standardowe wyjście / wyjście błędów wykonywanych poleceń systemowych\n",
+    "     - Workspace - to katalog roboczy, w którym uruchamiane są polecenia. Tutaj zostaje sklonowane repozytorium (jeśli je klonujemy), tu wywoływane będę polecenia systemowe. Można je przeglądać z poziomu przeglądarki, np. [tutaj](http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world-scripted/1/execution/node/3/ws/)\n",
+    "   - Każdy uruchomiony build można zatrzymać (abort) co powoduje zaprzestanie jego wykonywania\n",
+    "   - Build zakończony można usunąć (np. jeśli przez przypadek wypisaliśmy na konsolę nasze hasło)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Terminologia c.d.\n",
+    " - **Step (Krok?)** - każdy pipeline to sekwencja kroków do wykonania. \n",
+    "   - W przypadku projektów typu Pipeline, kroki definiuje się w pliku \"Jenkinsfile\"\n",
+    "   - Przykładowe kroki:\n",
+    "       - wykonanie polecenia w konsoli (sh)\n",
+    "       - sklonowanie repozytorium git (checkout)\n",
+    "       - archiwizacja artefaktów (archiveArtifacts)\n",
+    "       - kopiowanie artefaktów z innego zadania (copyArtifacts)\n",
+    "       - uruchomienie innego zadania (build)\n",
+    " - **Stage (Etap?)** - Pozwala grupować kroki (steps). Na głównej stronie każdego pipeline możemy zobaczyć wizualizację poszczególnych etapów wraz z czasami ich wykonywania\n",
+    " - **Artifact (artefakt)** - plik zapisany przez zadanie do późniejszego wykorzytania (przez inne zadania, albo przez użytkownika). Jeśli jednym z kroków zdefiniowanych w projekcie będzie archiwizacja artefaktów, to każde pomyślnie zakończone zadanie będzie miało zapisane swoje artefakty\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Dokumentacja\n",
+    "- https://www.jenkins.io/doc/book/pipeline/\n",
+    "- \"Pipeline syntax\" na stronie każdego projektu, np: http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world/pipeline-syntax/"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Zadania [15 pkt]\n",
+    "Na dzisiejszych zajęciach przygotujemy dwa połączone ze sobą zadania:\n",
+    "1. Zadanie \"s123456-create-dataset\":\n",
+    "    - pobiera i wybrany na poprzednich zajęciach zbiór danych\n",
+    "    - dokonuje \"data preprocessing\"\n",
+    "    - zapisuje wynik jako artefakt\n",
+    "2. Zadanie \"s123456-dataset-stats\":\n",
+    "    - obliczy statystyki dla tego zbioru\n",
+    "    - zapisze je jako artefakty"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Polecenia"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 1. Zaloguj się\n",
+    " - zaloguj się na http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080 za pomocą konta wydziałowego (jak w laboratoriach WMI)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 2. Utwórz nowy projekt (Job) [1pkt]\n",
+    "\n",
+    " - Istnieje kilka rodzajów projektów w Jenkinsie.\n",
+    "\n",
+    " - Po kliknięciu \"Nowy projekt\" zobaczymy listę dostępnych rodzajów projektów. Nas interesuje projekt typu \"Pipeline\".\n",
+    "\n",
+    " - Jako nazwę wpisz \"s123456-create-dataset\" (w miejsce 123456 proszę wstawić swój numer indeksu)\n",
+    " "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 3. Definicja Pipeline [2pkt]\n",
+    "\n",
+    " - Projekty typu Pipeline definiuje się w pliku Jenkinsfile za pomocą skryptu napisanego w jednym z dwóch dostępnych DSL (Domain Specific Language):\n",
+    "   - [Scripted pipeline](https://www.jenkins.io/doc/book/pipeline/syntax/#scripted-pipeline) (podzbiór języka Groovy)\n",
+    "   - [Declarative pipeline](https://www.jenkins.io/doc/book/pipeline/syntax/#declarative-pipeline)\n",
+    "\n",
+    " - Pierwszy z nich daje większe możliwości, drugi jest łatwiejszy, lepiej udokumentowany, ale ma mniejszą siłę ekpresji.\n",
+    "\n",
+    " - Fragmenty kodu można również generować przy pomocy kreatora, dostępnego pod linkiem [Pipeline syntax](http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world/pipeline-syntax/) na stronie każdego projektu. Jest to bardzo przydatna funkcjonalność, nie tylko dla początkujących użytkowników\n",
+    "\n",
+    " - Jenkinsfile może być wprowadzony bezpośrednio z poziomu przeglądarki, albo pobrany z repozytorium.\n",
+    "\n",
+    " - Zacznijmy od pierwszej opcji. Jako przykładowego pipeline użyj przykładu Hello World podanego na https://jenkins.io/doc/book/pipeline/getting-started/\n",
+    "\n",
+    " - Zapisz projekt i spróbuj go uruchomić (przycisk \"Uruchom\"/\"Run\" na głównej stronie projektu).\n",
+    " "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Przykładowy declarative Pipeline (http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world/):\n",
+    "\n",
+    "```groovy\n",
+    "pipeline {\n",
+    "   agent any\n",
+    "   //Definijuemy parametry, które będzie można podać podczas wywoływania zadania\n",
+    "   parameters {\n",
+    "     string (\n",
+    "         defaultValue: 'Hello World!',\n",
+    "         description: 'Tekst, którym chcesz przywitać świat',\n",
+    "         name: 'INPUT_TEXT',\n",
+    "         trim: false\n",
+    "        )\n",
+    "   }\n",
+    "   stages {\n",
+    "      stage('Hello') {\n",
+    "         steps {\n",
+    "            //Wypisz wartość parametru w konsoli (To nie jest polecenie bash, tylko groovy!)\n",
+    "            echo \"INPUT_TEXT: ${INPUT_TEXT}\"\n",
+    "            //Wywołaj w konsoli komendę \"figlet\", która generuje ASCI-art\n",
+    "            sh \"figlet \\\"${INPUT_TEXT}\\\" | tee output.txt\"\n",
+    "         }\n",
+    "      }\n",
+    "      stage('Goodbye!') {\n",
+    "         steps {\n",
+    "            echo 'Goodbye!'\n",
+    "            //Zarchiwizuj wynik\n",
+    "            archiveArtifacts 'output.txt'\n",
+    "         }\n",
+    "      }\n",
+    "   }\n",
+    "}\n",
+    "```"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Przykładowy scripted Pipeline (http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world-scripted/):\n",
+    "\n",
+    "```groovy\n",
+    "node {\n",
+    "    stage('Preparation') {\n",
+    "        properties([\n",
+    "            parameters([\n",
+    "                string(\n",
+    "                    defaultValue: 'Hello World!',\n",
+    "                    description: 'Tekst do wyświetlenie',\n",
+    "                    name: 'INPUT_TEXT',\n",
+    "                    trim: false\n",
+    "                )\n",
+    "            ])\n",
+    "        ])\n",
+    "    }\n",
+    "    stage('Hello') {\n",
+    "        //Wypisz wartość parametru w konsoli (To nie jest polecenie bash, tylko groovy!)\n",
+    "        echo \"INPUT_TEXT: ${INPUT_TEXT}\"\n",
+    "        //Wywołaj w konsoli komendę \"figlet\", która generuje ASCI-art\n",
+    "        sh \"figlet \\\"${INPUT_TEXT}\\\" | tee output.txt\"\n",
+    "    }\n",
+    "    stage('Goodbye') {\n",
+    "        echo 'Goodbye!'\n",
+    "        //Zarchiwizuj wynik\n",
+    "        archiveArtifacts 'output.txt'\n",
+    "    }\n",
+    "}\n",
+    "```"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 4. Repozytorium [2 pkt]\n",
+    "\n",
+    "* Jeśli jeszcze tego nie zrobiłaś/zrobiłeś, stwórz nowe _publiczne_ repozytorium *ium_s123456* na wydziałowym serwerze \n",
+    "    (https://laboratoria.wmi.amu.edu.pl/uslugi/pozostale-uslugi/git/)\n",
+    "    W przypadku problemów z utworzeniem repozytorium zdalnie, może być to również dodwolne inne, publicznie dostępne repozytorium, np. na [GitHub](https://github.com/).\n",
+    "   \n",
+    "* Sklonuj repozytorium lokalnie zgodnie ze wskazówkami wyświetlonymi po jego utworzeniu.\n",
+    "   \n",
+    "* Utwórz plik \"Jenkinsfile\" (zawartość taka sama jak w punkcie 3.) i dodaj go do repozytorium.\n",
+    "   \n",
+    "* W ustawieniach (konfiguracji) projektu przełącz \"Pipeline definition\" na \"Pipeline script from SCM\" i podaj ścieżkę do nowo utworzonego repozytorim.\n",
+    "   \n",
+    "* Projekt powinien się uruchamiać za każdym razem, kiedy pojawią się nowe zmiany w repozytorium:\n",
+    "     \"Konfiguracja\" -> \"Build Triggers\" -> \"Poll SCM\"\n",
+    "\n",
+    "* W razie problemów z klonowaniem/pushowaniem repozytorium, użyj protokołu ssh zamiast https (przy kopiowaniu ścieżki do repozytorium). Będzie to wymagało skopiowania zawartości pliku ~/.ssh/id_rsa.pub i wklejenia go w ustawieniach wydziałowego gita w zakładce SSH Keys"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 5. Zapisanie zbioru danych [4 pkt]\n",
+    "Edytuj zawartość Jenkinsfile tak, żeby realizował on następujące zadania:\n",
+    "  1. Sklonowanie repozytorium git (krok \"checkout: Check out from version control\")\n",
+    "  2. Wywołanie skryptu shella (krok \"sh: Shell Script\"). \n",
+    "     - Skrypt powinien pobrać zbiór danych i zapisać wyniki jako artefakty\n",
+    "     - Proszę też zasymulować przetwarzanie pliku, np. podział na podzbiory (shuf + head/tail), przycięcie do określonej długości (head/tail) lub usunięcie niektórych kolumn (cut).\n",
+    "     - Domyślnie tutaj będzie skrypt, który napisali Państwo jako zadanie 1., ale ze względu na brakujące zależności, zapewne nie będzie on działać (rozwiążemy to na następnych zajęciach, korzystając z Dockera). Dlatego proszę w tym celu stworzyć prosty skrypt bash (*.sh).\n",
+    "     - Skrypt powinien być zapisany w repozytorium. Unikamy wpisywania treści skryptów bezpośrednio w Jenkinsfile!\n",
+    "     - Skrypt powinien zapisywać wyniki swojego działania do pliku\n",
+    "  3. Plik powstały w kroku 2. należy zarchiwizować (krok \"archiveArtifacts\"), tak, żeby mógł być wykorzystany przez kolejne projekty.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 6. Hasło do Kaggle\n",
+    " - Jeśli pobierasz swój zbiór z Kaggle, to możesz mieć problem z uwierzytelnieniem.\n",
+    " - Żeby kaggle CLI mogło połączyć się z Kaggle API, musi mieć podaną nazwę użytkownika i token.\n",
+    " - Kiedy używamy CLI lokalnie, korzysta ono z ściągniętego przez nas wcześniej pliku ~/.kaggle/kaggle.json, zawierającego nazwę użytkownika i hasło\n",
+    " - Zadania na Jenkinsie są wywoływane w systemie przez specjalnego użytkownika (jenkins). Użytkownik ten nie ma w swoim katalogu domowym pliku kaggle.json, więc wywołania kaggle CLI się nie powiodą.\n",
+    " - Na szczęście, Kaggle CLI umożliwia podanie danych uwierzytelniających w postaci zmiennych środowiskowych [link](https://github.com/Kaggle/kaggle-api#api-credentials):\n",
+    " ```bash\n",
+    "export KAGGLE_USERNAME=datadinosaur\n",
+    "export KAGGLE_KEY=xxxxxxxxxxxxxx\n",
+    " ```\n",
+    " - Jenkins natomiast umożliwia utworzenie parametru typu password, którego wartość nie jest nigdzie zapisywana (wartości pozostałych parametrów są zapisywane w zakładce \"Parameters\" każdego build-a, np. [tutaj](http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/hello-world-scripted/1/parameters/)\n",
+    " - konstukcja `withEnv` w Jenkinsfile, pozwala wywołać wszystkie otoczone nią polecenia z wyeksportowanymi wartościami zmiennych systemowych. Pozwala to np. przekazać wartości parametrów zadania Jenkinsowego do shella (poleceń wywoływanych z `sh`). \n",
+    " - ten sam rezultat co przy wykorzystaniu `withEnv` możnaby osiągnąć wywołując: `sh \"KAGGLE_USERNAME=${params.KAGGLE_USERNAME} KAGGLE_KEY=${params.KAGGLE_KEY} kaggle datasets list`, ale ten pierwszy wydahe się bardziej elegancki\n",
+    " - Poniżej przykładowy projekt, który pokazuje jak wywołać Kaggle CLI używając hasła podanego w parametrach zadania:\n",
+    " \n",
+    "http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8080/job/kaggle-CLI-example/\n",
+    "```groovy\n",
+    "node {\n",
+    "    stage('Preparation') { \n",
+    "        properties([\n",
+    "            parameters([\n",
+    "                string(\n",
+    "                    defaultValue: 'tomaszzitkiewicz',\n",
+    "                    description: 'Kaggle username',\n",
+    "                    name: 'KAGGLE_USERNAME',\n",
+    "                    trim: false\n",
+    "                ),\n",
+    "                password(\n",
+    "                    defaultValue: '',\n",
+    "                    description: 'Kaggle token taken from kaggle.json file, as described in https://github.com/Kaggle/kaggle-api#api-credentials',\n",
+    "                    name: 'KAGGLE_KEY'\n",
+    "                )\n",
+    "            ])\n",
+    "        ])\n",
+    "    }\n",
+    "    stage('Build') {\n",
+    "        // Run the maven build\n",
+    "        withEnv([\"KAGGLE_USERNAME=${params.KAGGLE_USERNAME}\",\n",
+    "                 \"KAGGLE_KEY=${params.KAGGLE_KEY}\" ]) {\n",
+    "            sh 'echo KAGGLE_USERNAME: $KAGGLE_USERNAME'\n",
+    "            sh 'kaggle datasets list'\n",
+    "        }\n",
+    "    }\n",
+    "}\n",
+    "```"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 7. Parametry zadania [1 pkt]\n",
+    "1. Dodaj do projektu `s123456-create-dataset` parametr teksotwy `CUTOFF`, który umożliwi zdefiniowanie wielkości odcięcia zbioru danych (czyli obetnie liczbę przykładów do `CUTOFF` pierwszych/losowych przykładów).\n",
+    "2. Wykorzystaj parametr w wywołaniu skryptu tworzącego zbiór\n",
+    "\n",
+    "- generowanie kodu definiującego parametry poprzez \"Pipeline syntax -> Snippet Generator\":\n",
+    "  - wybierzz listy pozycji \"Properties: Set job properties\"\n",
+    "  - zaznacz \"This project is parameterized\"\n",
+    "  - Kliknij na \"Add parameter\" i wybierz rodzaj parametru"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 6.  Statystki [5 pkt]\n",
+    "Stwórz projekt (job) s123456-dataset-stats, który zrealizuje następujące kroki:\n",
+    "  1. Sklonuje repozytorium git \n",
+    "  2. Skopiuje zarchiwizowane pliki ze zbiorem danych z artefaktów projektu s123456-create-dataset\n",
+    "    - użyj kroku [\"copyArtifacts\"](https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/Copy+Artifact+Plugin)\n",
+    "    - możesz wygenerować potrzebny kod za pomocą generatorów w \"Pipeline Syntax\")\n",
+    "    - dodaj paremetr typu \"Build selector for Copy artifact\", w którym będziesz mógł ustalić z którego builda zadania s123456-create-dataset chcesz skopiować artefakt. Wartość tego parametru będziesz musiał przekazać jako parametr `which build` -> \"Specified by a build parameter\"\n",
+    "      - przykładowy kod copyArtifact:\n",
+    "    ```groovy\n",
+    "    copyArtifacts fingerprintArtifacts: true, projectName: 'MY_PROJECT', selector: buildParameter('BUILD_SELECTOR')\n",
+    "    ```\n",
+    "      - przykładowy kod definicji parametru:\n",
+    "      ```groovy\n",
+    "      properties([parameters([\n",
+    "          buildSelector(\n",
+    "              defaultSelector: lastSuccessful(),\n",
+    "              description: 'Which build to use for copying artifacts',\n",
+    "              name: 'BUILD_SELECTOR')\n",
+    "      ])])\n",
+    "      ```\n",
+    "  3. Wywoła skrypt shella (krok \"sh: Shell Script\"). \n",
+    "     - Domyślnie tutaj znajdzie się wywołanie naszego skryptu liczącego statystyki.\n",
+    "     - Ze względu na brakujące zależności, na razie wystarczy, że ten skrypt będzie \"liczył\" ilość linii w wejściowym pliku (polecenie \"wc -l\"). \n",
+    "     - Skrypt powinien być zapisany w repozytorium. Unikamy wpisywania treści skryptów bezpośrednio w Jenkinsfile!\n",
+    "     - Skrypt powinien zapisywać wyniki swojego działania do pliku\n",
+    "  4. Plik powstały w kroku 3. należy archiwizować (krok \"archiveArtifacts\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Groovy",
+   "language": "groovy",
+   "name": "groovy"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "groovy",
+   "file_extension": ".groovy",
+   "mimetype": "",
+   "name": "Groovy",
+   "nbconverter_exporter": "",
+   "version": "2.5.6"
+  },
+  "toc": {
+   "base_numbering": 1,
+   "nav_menu": {},
+   "number_sections": false,
+   "sideBar": false,
+   "skip_h1_title": false,
+   "title_cell": "Table of Contents",
+   "title_sidebar": "Contents",
+   "toc_cell": false,
+   "toc_position": {},
+   "toc_section_display": false,
+   "toc_window_display": false
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
--- a/IUM_03/aborted.png
+++ b/IUM_03/aborted.png
--- a/IUM_03/blue.png
+++ b/IUM_03/blue.png
--- a/IUM_03/grey.png
+++ b/IUM_03/grey.png
--- a/IUM_03/pipeline.jpg
+++ b/IUM_03/pipeline.jpg
--- a/IUM_03/red.png
+++ b/IUM_03/red.png
--- a/IUM_03/yellow.png
+++ b/IUM_03/yellow.png
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -8,4 +8,4 @@ Materiały w formacie `*.ipynb` można otworzyć na kilka sposobów:
 - uruchamiając lokalnie środowisko [jupyter notebook](https://jupyter.org/install)
 - korzystając ze statycznej wersji zeszytów renderowanej w przeglądarce webowej repozytorium: https://git.wmi.amu.edu.pl/tzietkiewicz/aitech-ium
 - korzystając z wydziałowej instancji Jupyter Hub: https://jupyter.wmi.amu.edu.pl/ - po zalogowaniu loginem wydziałowym. Tutaj możemy przeglądać pliki z naszego konta wydziałowego. Żeby przeglądać zeszyty z zajęć, należy najpierw skopiować pliki zeszytów na to konto (np. klonując repozytorium).
-
+ - za pomocą serwisu https://mybinder.org/ - wystarczy wkleić adres publicznego repozytorium z zeszytami Jupyter (plikami \*.ipynb), poczekać chwilę i otrzymujemy działąjącą w chmurze instancję Jupyter notebook