8、Ansible 高级应用:从 Drupal 到 Solr 及更多

Ansible 高级应用:从 Drupal 到 Solr 及更多

1. Drupal 安装与配置

在使用 Ansible 配置 Drupal LAMP 服务器时,我们需要完成一系列特定的任务。首先,使用 Composer 创建 Drupal 项目:

$ composer create-project drupal/recommended-project /var/www/drupal --no-dev

这里使用了 Ansible 的 become_user 特性,让任务以 Apache 用户 www-data 运行。因为 Drupal 将通过 Apache 访问,如果以默认的 root 用户创建项目,部分文件可能对 Apache 网络服务器不可访问,从而导致错误。

1.1 使用 Drush 安装 Drupal

Drush 是 Drupal 的命令行工具,独立于 Drupal 开发,提供了一套完整的 CLI 命令来管理 Drupal。可以通过 Ansible 的 composer 模块将 Drush 添加到 Drupal 项目中:

- name: Add drush to the Drupal site with Composer.
  composer:
    command: require
    arguments: drush/drush:11.*
    working_dir: "{
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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