29、Bolt编排工具使用与配置全解析

Bolt编排工具使用与配置全解析

1. 应用Puppet代码与文件传输

在Unix系统中,若要应用Puppet代码确保 /etc/exampleapp 目录存在,可使用如下命令:

bolt apply --execute "file { '/etc/exampleapp': ensure => present }" --targets servers

对于PowerShell cmdlets,则使用:

Invoke-BoltApply -Execute "file { '/etc/exampleapp': ensure => present }" -Targets servers

此格式与 puppet apply puppet apply -e '<code>' 类似。需注意,通过Bolt应用代码时,要确保代码已声明包含在目录中,而非仅定义。

文件传输方面,有上传和下载命令。以下是Unix和Windows版本的简单示例,列表中第一个文件为源文件,第二个为目标文件:
- 上传文件:
- Unix: bolt file upload /rpms/cowsay.rpm /tmp/ --targets @targets
- Windows: Send-BoltFile -Sou

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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