18、使用 Ansible 进行应用部署

使用 Ansible 进行应用部署

1. Rails 应用部署到服务器

1.1 准备工作

provision.yml 中配置好应用部署所需的所有依赖后,我们就可以构建一个 playbook 来执行所有部署任务。首先,在 main.yml 文件中添加一行,以包含新的 deploy.yml playbook:

---
- import_playbook: provision.yml
- import_playbook: deploy.yml

1.2 创建 deploy.yml playbook

deploy.yml playbook 将完成以下任务:
1. 使用 git 检出 Rails 应用的最新生产版本。
2. 复制包含安全应用数据的 secrets.yml 模板,该数据是运行应用所必需的。
3. 确保应用所需的所有 gem 都已安装(通过 Bundler)。
4. 创建数据库(如果它尚不存在)。
5. 运行 rake 任务,确保数据库架构是最新的,并且所有资产(如 JS 和 CSS)都已编译。
6. 确保应用文件的所有权设置正确,以便 Passenger 和 Nginx 能够无错误地提供服务。
7. 如果进行了任何更改或更新,重启 Passenger 和 Nginx。

以下

【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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