19、Ansible插件开发全解析:从基础到实践

Ansible插件开发全解析:从基础到实践

1. Ansible集合概述

集合是Ansible整体架构中至关重要的一部分,它为代码在控制节点上的分发和管理提供了便捷有效的机制。学习集合对于理解现代Ansible架构至关重要,掌握相关知识后,你可以在控制节点上管理、构建和维护集合,甚至还能将其贡献给社区。

在操作方面,若之前已运行过相关角色,再次运行可能不会有任何更改。例如,执行以下任务时:

TASK [practicalansible.examples.installapache : Install Apache using apt] ******
ok: [web01.example.org]
ok: [web02.example.org]
TASK [practicalansible.examples.installapache : Start the Apache server] *******
ok: [web01.example.org]
ok: [web02.example.org]

从执行结果可以清晰看到,角色被成功调用并完美运行。

集合相关的常见问题如下:
| 问题 | 选项 | 答案 |
| — | — | — |
| 集合是Ansible 2.9之后版本的可选功能吗? | A. True
B. False | B |
| 缩写FQCN代表什么? | A. Fully Qualified Collection Namespace
B. Fully Qualified Contro

【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与故障诊断的工程师,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与特征学习方法;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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