23、使用 Ansible 自动化网络 Python 任务

使用 Ansible 自动化网络 Python 任务

1. Ansible 基础

Ansible 是一个用 Python 实现的开源项目,其模块化架构使其能够处理几乎任何操作系统、云环境、工具和系统管理框架。使用 Ansible 可以显著减少管理远程主机所需的精力和时间。

1.1 Ansible 任务

任务是配置的基本单元,每个 play 都必须定义任务执行的主机。例如,使用 yum 命令安装 Apache 的语法如下:

tasks:
- name: Install Apache Webserver
  yum: pkg=httpd state=latest
1.2 临时命令

可以使用临时命令检查库存文件中可用 IP 地址的主机名:

$ ansible all -a "hostname"
192.168.1.160 | SUCCESS | rc=0 >>
node-ansible1
192.168.1.161 | SUCCESS | rc=0 >>
node-ansible2

此命令等同于:

$ ansible 192.168.1.160,192.168.1.161 -a "hostname"

默认情况下,Ansible 并行执行命令,以加快执行速度。

2. 使用
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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