6、Ansible基础:命令行参数、临时命令与变量定义

Ansible基础:命令行参数、临时命令与变量定义

1. 命令行参数

在Ansible中,命令行参数在执行剧本时起着重要作用。我们可以利用这些参数来实现各种功能,比如确认Ansible是否安装以及安装的版本。

  • 查看版本 :使用 --version 开关可以确认Ansible的安装情况及版本信息。
$ ansible 2.9.6
  config file = None
  configured module search path = ['/Users/james/.ansible/plugins/modules',
'/usr/share/ansible/plugins/modules']
  ansible python module location =
/usr/local/Cellar/ansible/2.9.6_1/libexec/lib/python3.8/site-
packages/ansible
  executable location = /usr/local/bin/ansible
  python version = 3.8.2 (default, Mar 11 2020, 00:28:52) [Clang 11.0.0
(clang-1100.0.33.17)]
  • 查看帮助信息 :几乎所有的Ansible可执行文件都有 --help 选项,用于显示有效的命令行参数。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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