install salt & initial configuration(centos7)

安装epel源

sudo yum install https://repo.saltstack.com/yum/redhat/salt-repo-latest-1.el7.noarch.rpm
sudo yum clean expire-cache

设置hosts文件,也可用IP

master安装

## 1、 yum install salt-master
## 2、 vim /etc/salt/master
修改interface: master ip
## 3、设置开机启动
chkconfig salt-master on
## 4、启动salt-master
### 后台启动:
service salt-master start
salt-master -d
### troubleshoot Salt
salt-master —log-level=debug

minion安装

## 1、yum install salt-minion
## 2、vim /etc/salt/minion
修改master: master ip
id: hosts

## 3、设置开机启动
chkconfig salt-minion on
## 4、启动salt-master
### 后台启动:
service salt-minion start
salt-minion -d
### troubleshoot Salt
salt-minion —log-level=debug

证书

查看所有证书salt-key -L
salt-key -a minion 接受minion的证书
salt-key -A 接受所有证书

如果要对客户端自动接受证书,配置/etc/salt/master
auto_accept: True

测试

salt ‘*’test.ping
True为正常

其他组件

    • sudo yum install salt-ssh
    • sudo yum install salt-syndic
    • sudo yum install salt-cloud
    • sudo yum install salt-api
内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值