67、云环境下Linux部署与Ansible自动化管理

云环境下Linux部署与Ansible自动化管理

1. 在AWS公共云部署Ubuntu 20.04实例

在AWS公共云部署Ubuntu 20.04实例,我们的目标是使用AWS CLI收集所需的账户资源信息,然后利用这些信息在AWS US - EAST - 1区域配置并启动一个Ubuntu 20.04实例。同时,在启动过程中加入一个Bash脚本,让Ubuntu安装Apache Web服务器并将一个网页复制到Apache的Web根目录。

1.1 准备工作

在启动实例之前,我们需要以下信息:
- Ubuntu Amazon Machine Image (AMI) ID
- EC2实例类型
- 账户内要将实例启动到的网络子网

此外,还需要创建一个安全组,阻止除HTTP和SSH请求之外的所有传入流量到实例。

1.2 获取AMI ID

虽然可以从AWS CLI检索AMI信息,但操作并不容易。因此,我们可以前往管理控制台,从EC2仪表板中选择“启动实例”,在官方支持的AMI列表中找到Ubuntu 20.04 AMI,并复制对应64位x86架构的AMI ID。

1.3 选择实例类型

EC2实例旨在提供模拟各种硬件配置的性能。不同的实例类型在内存、虚拟CPU数量和网络性能等方面有所不同,性能越好,每小时的费用也越高。我们可以使用以下CLI命令列出当前区域可用的实例类型:

$ aws pricing get-attribute-values \
     --service-code
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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