Ansible自动化运维参考实验手册附带自动化部署zabbix和prometheus Ansible自动化运维是指使用Ansible工具来实现自动化运维的过程。Ansible是一个基于Python的自动化工具,主要用于配置管理、应用程序部署、任务自动化等。Ansible的主要特点是agentless,意味着不需要在被管理主机上安装任何代理程序。 Ansible自动化运维的优点包括:易于使用、灵活、可扩展、支持多种操作系统等。Ansible支持多种Inventory方式,包括静态Inventory和动态Inventory两种。静态Inventory是指事先定义的主机列表,而动态Inventory是指根据条件自动发现主机列表。 Ansible自动化运维的应用场景非常广泛,包括服务器配置管理、应用程序部署、数据库管理、网络设备管理等。Ansible也可以与其他自动化工具集成,例如Zabbix、Prometheus等,实现自动化监控和告警。 Ansible的安装非常简单,只需要在控制节点上安装Ansible软件包即可。Ansible的配置文件主要包括ansible.cfg文件和hosts文件两个部分。ansible.cfg文件用于配置Ansible的全局参数,而hosts文件用于定义被管理主机的列表。 Ansible的使用非常灵活,可以根据不同的场景选择不同的模块和插件。Ansible的模块包括命令模块、文件模块、网络模块等多种。Ansible的插件包括Zabbix插件、Prometheus插件等,用于实现自动化监控和告警。 Ansible自动化运维的优点包括: * 易于使用:Ansible的使用非常简单,即使没有太多的技术背景也可以快速上手。 * 灵活:Ansible支持多种Inventory方式和多种模块,非常灵活。 * 可扩展:Ansible支持多种插件和模块,非常方便扩展。 * 支持多种操作系统:Ansible支持多种操作系统,包括Windows、Linux、Unix等。 Ansible自动化运维的应用场景包括: * 服务器配置管理:Ansible可以用于实现服务器配置管理,例如配置网络、用户帐户、软件安装等。 * 应用程序部署:Ansible可以用于实现应用程序部署,例如部署Web应用程序、数据库等。 * 数据库管理:Ansible可以用于实现数据库管理,例如备份、还原、配置等。 * 网络设备管理:Ansible可以用于实现网络设备管理,例如配置路由器、交换机等。 Ansible自动化运维的工具包括: * Ansible软件包:Ansible的核心部分,提供了自动化运维的功能。 * Ansible模块:Ansible提供了多种模块,例如命令模块、文件模块、网络模块等。 * Ansible插件:Ansible提供了多种插件,例如Zabbix插件、Prometheus插件等,用于实现自动化监控和告警。 Ansible自动化运维是实现自动化运维的不二之选,具有易于使用、灵活、可扩展等优点,可以广泛应用于服务器配置管理、应用程序部署、数据库管理、网络设备管理等领域。
2024-10-24 10:57:31 1.17MB prometheus zabbix ansible
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银河麒麟V10操作系统是一款基于Linux内核的国产自主可控的操作系统,主要应用于政府、企业以及国防等领域的关键信息系统。本话题关注的是在银河麒麟V10上编译通过的两个网卡驱动程序:e1000e和RTL8125。这两个驱动对于保证系统的网络连接功能至关重要。 我们来看e1000e驱动。e1000e是Intel公司为其以太网控制器开发的一款开源驱动,支持多种Intel网卡,如Intel 82573E、82574L等。在银河麒麟V10中,驱动的编译过程可能会遇到兼容性问题,因为操作系统与硬件之间的适配需要精确无误。描述中提到“删除了源码中的重复定义”,这可能是指在源代码中存在相同的函数或者变量定义,这在编译时会导致错误。开发者需要进行源码级别的调整,确保每个函数和变量在整个代码库中具有唯一性,以避免命名冲突导致的编译错误。 RTL8125驱动是针对Realtek RTL8125B/C千兆以太网控制器的驱动程序。Realtek是一家知名的半导体公司,其网络芯片广泛应用于各种主板和PCI-E网卡。在银河麒麟V10中编译RTL8125驱动,同样需要解决兼容性和性能优化问题。"修改了函数参数"意味着开发者可能对原驱动中的某些函数接口进行了调整,以适应银河麒麟V10的内核环境,或者为了提升驱动的性能和稳定性。 在编译这两个驱动时,开发者可能需要遵循以下步骤: 1. 获取源代码:从官方网站或者GitHub仓库下载e1000e和RTL8125的最新源代码。 2. 配置环境:安装必要的编译工具,如gcc、make等,并确保银河麒麟V10的开发环境已经准备就绪。 3. 修改源码:根据描述,需要删除重复定义并修改函数参数,以适应银河麒麟V10的内核。 4. 编译驱动:使用make命令编译驱动,过程中可能会遇到依赖库或头文件的问题,需要逐一解决。 5. 安装驱动:编译成功后,使用insmod或modprobe命令将驱动加载到内核中,或者通过make install命令将驱动安装到系统目录下。 6. 测试驱动:连接网卡,通过ifconfig、ethtool等命令检查网卡是否正常工作,以及网络速度和稳定性。 压缩包中的文件"RTL8125Linux"和"e1000e-3.8.4"很可能是这两个驱动的源代码包。用户或开发者可以解压后,按照上述步骤进行编译和安装。对于不熟悉Linux驱动开发的用户,建议寻求专业人员的帮助,或者参考银河麒麟V10官方文档提供的指导,以确保驱动正确无误地安装和运行。
2024-10-24 09:40:27 483KB 网卡驱动 RTL8125 e1000e 银河麒麟
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线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC),目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的变速双移线。 考虑速度和侧偏刚度变化,基于二自由度模型和LMI设计鲁棒模型预测控制器。 上层考虑状态约束,输入约束进行控制率在线求解,计算得到前轮转角和附加横摆力矩,下层通过最优化算法求出四轮转矩。 算法采用simulink的sfunction进行搭建,和carsim8.02进行联合仿真,包含出图m文件和简单的说明文档。 本套文件内含一个主要的mdl文件,一个出图m文件,一个说明文档以及carsim8.02的cpar文件。 MATLAB2020a以上版本和carsim8.02版本
2024-10-23 21:46:50 403KB
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官方源 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包 Kylin-Server-V10-SP2-vsftpd依赖和安装包
2024-10-23 14:35:01 244KB kylin arm64 vsftpd
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内容概要:详细演示了使用 Python 中的 LSTM 和 XGBoost 结合来创建股票价格预测模型的方法。该示例介绍了从数据提取到模型优化全过程的操作,并最终通过图形比较预测值和真实值,展示模型的有效性,有助于提高金融投资决策水平和风险管理能力。本项目的亮点之一就是它融合 LSTM 捕获时间关系的强大能力和 XGBoost 在复杂特征之间的建模优势。 适用人群:有Python编程经验的人士以及金融市场投资者和技术分析师。 使用场景及目标:应用于金融市场的投资策略规划,特别是针对需要长期监控、短期交易决策的股票,用于辅助进行市场走势判断和交易决策支持。 额外信息:此外还包括对未来工作的改进建议:加入更多金融技术指标的考量以及使用更高级机器学习模型的可能性。
2024-10-23 13:27:07 41KB Python LSTM XGBoost 股票价格预测
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文件名:Unity Asset ANIMSET CREATURE v1.5.unitypackage ANIMSET: CREATURE 是一个针对人类和类人生物的 Unity 动画资源包,主要用于表现人类角色的各种动作和行为。此插件提供了详细的动作动画,可以轻松整合到角色控制器和游戏项目中,适用于各种类型的游戏场景。 主要特点: 针对人类的动画:专注于人类和类人角色的动画,如行走、奔跑、跳跃、攻击、防御、受伤等。 丰富的动作类型:提供不同的战斗动作、静止状态和移动方式,帮助开发者实现更逼真的角色行为。 高兼容性:与 Unity 内置的角色控制系统兼容,可以无缝集成到现有的项目中。 易于使用和自定义:开发者可以根据项目需求对动画进行调整,适用于 RPG、动作冒险类游戏等。 这个插件非常适合开发需要复杂角色控制和战斗系统的游戏项目,为角色动画节省了大量的开发时间。
2024-10-23 13:11:57 142.92MB Unity插件 角色动画
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文件名:Skill Drive - Game Template 2020 LTS v1.3.3.unitypackage Skill Drive - Game Template 是一款 Unity 插件模板,专门用于构建以驾驶和技能操作为核心的游戏。它提供了完整的游戏框架和基础功能,帮助开发者快速搭建具有复杂车辆操控和技能系统的游戏。这款模板特别适合开发竞速类、动作类或以载具为中心的游戏项目。以下是其主要功能和特点: 1. 车辆驾驶系统 Skill Drive 提供了预设的车辆驾驶系统,支持各种类型的载具,从赛车到越野车,甚至是摩托车或其他自定义车辆。驾驶系统具有流畅的物理模拟,包含加速、刹车、漂移等操作,确保真实的驾驶体验。 车辆物理引擎:基于真实物理模拟,提供逼真的车辆操控,支持高速转向、碰撞反馈等。 车辆自定义:可以根据游戏需求自定义车辆性能,如速度、加速度、操控感等。 2. 技能系统 模板中的技能系统允许为车辆或角色添加特殊能力或技能。技能可以通过玩家输入触发,适合设计各种竞速技巧、战斗能力或辅助道具。 主动技能:如加速冲刺、瞬间转向、跳跃等技能,能为玩家提供策略性。。
2024-10-23 12:55:11 44.79MB Unity插件
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文件名:Ability Combat Toolkit v2.3.2.unitypackage Ability & Combat Toolkit 是 Unity 引擎的一个功能强大的插件,专门为开发者提供了丰富的能力和战斗系统的工具和框架。它旨在帮助开发者快速构建复杂的能力和战斗机制,而无需从零开始编写这些系统。以下是该工具的一些核心功能和特点: 核心功能 能力系统 (Ability System): 自定义能力:开发者可以创建各种类型的能力,如攻击、护盾、治愈、Buff/Debuff等。能力的触发条件、持续时间、冷却时间和效果都可以进行详细的配置。 能力组合:支持将多个能力组合成更复杂的行为,像连招或联合效果。 动态调整:可以在游戏运行时动态添加、移除或修改能力。 战斗系统 (Combat System): 近战与远程战斗支持:插件支持多种战斗类型,包含近战和远程攻击,开发者可以自由配置角色的攻击方式和动画。 目标锁定与瞄准:提供自动瞄准和锁定功能,让玩家在复杂的战斗场景中轻松瞄准敌人。 战斗数值管理:包括伤害计算、护甲穿透、暴击等战斗相关的数值计算。
2024-10-23 12:24:25 473.25MB Unity插件 Ability
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在本科毕业设计中,主题聚焦于社交媒体文本的情感分析,这是一种重要的自然语言处理(NLP)技术,旨在理解和识别用户在社交媒体上表达的情绪。这个项目采用了情感字典和机器学习这两种方法,来深入挖掘和理解文本背后的情感色彩。 情感字典是情感分析的基础工具之一。它是一个包含了大量词汇及其对应情感极性的词库,如正面、负面或中性。例如,"开心"可能被标记为积极,"伤心"则标记为消极。在实际应用中,通过对文本中的每个单词进行查找并计算其情感得分,可以得出整个文本的情感倾向。这种方法简单直观,但可能会忽略语境和短语的复合情感效果。 机器学习在此项目中的应用进一步提升了情感分析的准确性。通常,这涉及到训练一个模型来识别文本的情感标签,如正面、负面或中性。训练过程包括数据预处理(如去除停用词、标点符号)、特征提取(如词袋模型、TF-IDF)、选择合适的算法(如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型如LSTM或BERT)以及模型的训练与调优。通过这种方式,模型能学习到如何从复杂的文本结构中抽取出情感特征,并对未知文本进行预测。 在社交媒体文本中,情感分析具有独特的挑战,如网络用语、表情符号、缩写和非标准拼写。因此,在实际操作中,可能需要对原始数据进行特殊处理,以适应这些特点。例如,将表情符号转换为它们所代表的情感,或者建立专门针对网络用语的扩展情感字典。 此外,社交媒体文本的长度不一,从短短的推文到长篇的评论都有,这可能会影响分析的效果。对于较短的文本,可能需要依赖于更少的上下文信息,而较长的文本则可能需要考虑句子间的关联。因此,选择合适的特征提取方法至关重要。 在评估模型性能时,常见的指标有准确率、召回率、F1分数和ROC曲线等。通过交叉验证和调整超参数,可以优化模型性能,使其更好地适应实际场景。 这个本科毕业设计项目展示了如何结合情感字典和机器学习方法来解决社交媒体文本的情感分析问题,这是当前大数据时代下,理解公众情绪、帮助企业进行市场分析和舆情监控的重要手段。通过深入研究和实践,可以不断提高模型的精度和泛化能力,以应对日益复杂的文本情感分析任务。
2024-10-22 16:52:35 53KB
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ultralytics yolo 训练及推理自定义人脸关键点数据 - python 实现 ultralytics yolo 训练自定义人脸关键点训练和验证数据集 数据集格式:yolo 训练集数量:3295 验证集数量:120 类别:人脸,1类 类别号:0 关键点:5个,包括左眼,右眼,鼻尖,左嘴唇边界点,右嘴唇边界点。
2024-10-22 15:12:20 327.2MB 数据集 yolo 人脸关键点检测 目标检测
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