saltstack4

本文详细介绍了如何在SaltStack中通过state模块定义主机状态,包括如何刷新缓存、进行主机分组以及复制文件的具体操作。文章还提供了配置文件路径和命令示例,帮助读者快速掌握SaltStack的高级功能。

第四章:通过state模块定义主机状态
编辑完成sls文件后,在minion端操作,salt “” saltutil.refresh_pillar,进行刷新缓存。
进行分组:配置文件中进行配置,/etc/salt/master.d,编辑一个分组文件。
内容如下格式:
nodegroups:
分组名:‘主机名1,主机名2,…’
分组名:G ‘主机名1,主机名2…’
salt执行分组命令,需要用-N参数进行指定。
例如:
salt -N ‘分组名’ test.ping
salt复制文件,默认放在了/srv/salt下面,如果要拷贝文件,直接将文件放到/srv/salt目录下(可以通过master的配置文件中file_root字段查看路径地址)。salt ‘
’ cp.get_file salt://要复制的文件名 目标路径
salt复制文件,还可以使用salt-cp ‘*’ 文件源路径 文件目标路径,这个不需要将文件放到/srv/salt下面。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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