puppet 基础-资源

常用资源:user group package file service exec  cron  notify

用户组资源  用户资源
创建用户组app和用户app,设置用户密码,过期时间。

class user-add-app {
  group { 'app':
  ensure => present,
  name => 'app',
  gid => '102',
  allowdupe => true,
}
  user { 'app':
    ensure => present,
    uid => '501',
    allowdupe => true,
    groups => 'app',
    #当进行用户管理的时候,是否同时管理用户的家目录。
    managehome => true,
    home => '/home/app',
    shell => '/bin/bash',
    #过期时间
    expiry => '2016-06-10',
    password =>'app',
  }
}

删除用户组app和用户app
class user-del-app{
  user { 'delapp':
    name => 'app',
    ensure => 'absent',
}
  group { 'delapp':
    name => 'app',
    ensure => 'absent',
  }
}

软件安装
yum安装httpd
class yum-httpd {
  yumrepo { "repo163":
    descr => "163 repo",
    baseurl => "http://mirrors.163.com/centos/6/os/x86_64/",
    gpgcheck => "0",
    enabled => "1";
  }
  
  package { "httpd":
    ensure => installed,
    require => Yumrepo["repo163"];
  }
}

文件管理
向客户端推送本地脚本
[root@master-192 puppet]# cat fileserver.conf
[files]
path /etc/puppet/files
allow *
[root@master-192 manifests]# ll /etc/puppet/modules/file-put-1/manifests/init.pp 
-rw-r--r-- 1 root root 184 5月  31 11:02 /etc/puppet/modules/file-put-1/manifests/init.pp
class file-put-1 {
  file { '/root/1.txt':
    source => 'puppet://master-192.168.9.157.centos.test.com/files/1.txt',
    owner => 'root',
    group => 'root',
    mode => '755'
  }
}

创建软连接
class file-link-1 {
  file { '/root/2.txt':
    ensure => 'link',
    target => '/root/1.txt'
  }
}

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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