12、Ansible 角色:组织与使用指南

Ansible 角色:组织与使用指南

1. Ansible 角色简介

在管理基础设施配置时,将多个剧本嵌套使用可能会让配置变得像俄罗斯套娃一样复杂。而 Ansible 角色可以将相关的配置打包在一起,并且可以灵活地在不同服务器或服务器组上使用,实现配置的复用。

2. 角色脚手架搭建

2.1 基本目录结构

创建一个可用的 Ansible 角色,只需要两个必要的目录:

role_name/
  meta/
  tasks/

在每个目录中创建 main.yml 文件,当在剧本中使用以下语法调用角色时,Ansible 会运行 tasks/main.yml 中定义的所有任务:

---
- hosts: all
  roles:
    - role_name

角色可以存放在两个位置:默认的全局 Ansible 角色路径(可在 /etc/ansible/ansible.cfg 中配置),或者与主剧本文件在同一目录下的 roles 文件夹。

2.2 使用 ansible-galaxy init 命令

另一种简单的搭建角色脚手架的方法是使用 ansible-galaxy init role_name 命令。运行此命令会在当前工作目录下创建一

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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