Puppet编程入门：详解Puppet安装步骤，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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Puppet编程入门：详解Puppet安装步骤

一、引言

Puppet是一个开源的DevOps系统管理工具，用于集中和自动化配置管理。本文将详细介绍Puppet的安装步骤，帮助读者快速上手。

二、准备工作

在开始安装Puppet之前，请确保您的系统满足以下要求：

  • 操作系统：支持Linux、Windows、macOS等主流操作系统。

  • 权限：需要管理员权限进行安装。

  • 网络：确保网络畅通，以便下载必要的安装包。

三、安装步骤
1. 安装Puppet Agent

Puppet Agent是运行在受管节点上的客户端软件。

Linux系统（以CentOS为例）：

curl -O https://apt.puppet.com/puppet7-release focal.deb  
sudo dpkg -i puppet7-release-focal.deb  
sudo apt-get update  
sudo apt-get install puppet-agent

Windows系统：

  1. 下载Puppet Agent安装包：Puppet Agent下载页面

  2. 双击安装包，按照提示完成安装。

2. 安装Puppet Server

Puppet Server是运行在主控节点上的服务端软件。

Linux系统（以CentOS为例）：

sudo yum install puppetserver  
sudo systemctl start puppetserver  
sudo systemctl enable puppetserver

Windows系统：

  1. 下载Puppet Server安装包：Puppet Server下载页面

  2. 双击安装包，按照提示完成安装。

四、验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证Puppet是否安装成功：

puppet --version

如果输出类似7.10.0的版本号，则表示安装成功。

五、常见问题

  1. 安装过程中网络问题：确保网络畅通，或使用代理服务器。

  2. 权限不足：使用管理员权限进行安装。

  3. 依赖包缺失：根据提示安装缺失的依赖包。

六、总结

通过本文的详细讲解，相信您已经掌握了Puppet的安装方法。接下来，您可以进一步学习Puppet的配置和使用，提升您的DevOps技能。

七、参考资料

  • Puppet官方文档

  • Puppet社区

黑客/网络安全学习路线

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍：

黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！

5.黑客必读书单

**

**

6.面试题合集

当你自学到这里，你就要开始思考找工作的事情了，而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐，可以扫描获取~

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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一、简介 puppet是一种Linux、Unix、windows平台的集中配置管理系统，使用自有的puppet描述语言，可管理配置文件、用户、cron任务、软件包、系统服务等。puppet把这些系统实体称之为资源，puppet的设计目标是简化对这些资源的管理以及妥善处理资源间的依赖关系 puppet采用C/S星状的结构，所有的客户端和一个或几个服务器交互。每个客户端周期的（默认半个小时）向服务器发送请求，获得其最新的配置信息，保证和该配置信息同步。每个puppet客户端每半小时(可以设置)连接一次服务器端,

一只程序猿的修炼之旅 4811

单卡也能玩转Qwen2.5-VL微调！3090实测Grounding任务调参技巧大全

本文详细介绍了如何在单张RTX 3090显卡上，通过梯度累积、BF16混合精度训练、梯度检查点等关键技术，成功微调Qwen2.5-VL多模态大模型以完成Grounding视觉定位任务。文章提供了从数据处理、参数配置到训练监控的完整实战调参技巧，为资源有限的开发者提供了可行的解决方案。

weixin_29098117的博客 424

VASP计算层错能（SFE）全攻略2

本文介绍了使用VASP计算纯镍（Ni）层错能（SFE）的具体步骤。首先构建Ni的FCC单胞并扩展为超胞，通过修改原子位置引入堆垛层错；随后分别计算完美晶体和含层错结构的能量；最后通过能量差与层错面积之比求得SFE值。计算需注意k点网格、截断能和超胞尺寸的收敛性测试，并推荐使用PAW赝势和ASE等工具辅助结构构建。

weixin_50519490的博客 1986

IT运维人员日常必备工具总结汇总（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

随着信息技术的不断发展，IT运维人员需要掌握各种工具来确保系统的稳定运行。本文将介绍一些IT运维人员必备的工具，包括监控工具、自动化工具、故障排查工具和安全工具等。一、监控工具Nagios是一款开源的免费网络监控系统，可以监控主机、服务、网络设备等，通过邮件、短信等方式报警。Zabbix是一款支持多种监控方式（如SNMP、IPMI等）的分布式监控系统，可以监控网络设备、服务器、虚拟机等，支持自定义报警规则。

Button12138的博客 915

基于Mind+、MOTT实现人工智能

@基于Mind+、MOTT实现人工智能 人工智能实验 一、实验目的及要求 【一】实现人脸识别 【二】实现云数据库应用 【三】实现测温数据mqtt上传至物联网云平台 二、实验原理与内容 基于二哈实现多人人脸学习和识别 基于TinywebDB实现云数据库应用 基于EasyIoT实现mqtt数据上传。 三、实验软硬件环境 硬件：掌控板 软件：Mind+ 四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1.基于二哈实现多人人脸学习和识别 ①在Mind+扩展上的传感器选项选择HUSKYLENS AI 摄像头 ②配置哈士

weixin_44606930的博客 2374

Puppet基础篇6-Puppet更新方式的选型

Puppet基础篇6-Puppet更新方式的选型 零基础学习Puppet自动化配置管理系列文档 基于C/S架构的Puppet更新方式一般有两种，一种是Agent端设置同步时间主动去PuppetMaster端拉取配置，另一种是通过PuppetMaster端使用puppet kick命令或者借助mcollctive触发更新配置，两种方式适应不同的生产环境，各具特色。

Programer From Scrach 2529

利用人工神经网络在Abaqus中实现本构模型的网格粗化计算框架：详细指南与实践

在这篇文章中，我们详细介绍了如何在Abaqus中实现基于人工神经网络（ANN）的本构模型以进行网格粗化的计算框架。我们通过两个主要模块——数据生成器模块和ANN训练模块，实现了这一计算框架，并将训练好的ANN集成到Abaqus的用户材料子程序（UMAT）中，创建了一个基于ANN的本构模型。我希望这篇文章能帮助到那些希望在Abaqus中实现基于ANN的本构模型的读者，同时，我也非常欢迎大家提出宝贵的意见和建议，让我们共同进步。

qq_38334677的博客 1715

Aduino 通过I2C接口读取MPU6050模块数据

Aduino ESP9266通过I2C接口读取MPU6050模块数据 MPU6050模块 原理图 所需库：Adafruit_MPU6050 Adafruit_BusIO Adafruit Unified Sensor 接线示意图 ESP8266---MPU6050 VCC -- 3.3v GND -- GND D2 -- SDA D1 -- SCL 示例程序代码 #include <Adafruit_MPU6050.h> #include <Adafruit

perseverance51博客 621

Puppet4学习笔记：RHEL7下安装puppet4.3

最近在研究自动化运维工具，发现网上关于Puppet的文章都太老了参考意义不太大。官方已经更新到Puppet4.X，不少东西都变了，配置文件也有变化，遂写下此学习笔记，供分享学习。 一、介绍 Puppet是一种Linux、Unix、windows平台的集中配置管理系统，使用自有的puppet描述语言，可管理配置文件、用户、cron任务、软件包、系统服务等。puppet把这些系统实体称之为资源

Mainux的专栏 3600

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Puppet 源码安装篇

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点击上方“民工哥技术之路”选择“置顶或星标”每天10点为你分享不一样的干货工作原理Puppet的目的是让管理员只集中于要管理的目标，而忽略实现的细节。Puppet既可以在...

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Puppet PadLocal是一个基于Pad协议的微信操作工具，通过它可以实现对微信的自动化管理。本文将详细介绍如何申请和使用Puppet PadLocal Token，帮助新手用户快速上手。 ## 一、Puppet PadLocal Token简介 Puppet PadLocal Token是使用Puppet PadLocal服务的关键凭证，它就像是一把钥匙，能够让你的应用程序与微信服务进

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redhat puppet 的安装与证书实现

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