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最新推荐文章于 2025-06-23 11:37:31 发布

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原文链接：http://blog.51cto.com/wangwuliu/1933290

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http://www.ansible.com.cn/

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ansible学习自用笔记

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01-15

495

Ansible是一个自动化统一配置管理工具，自动化主要体现在Ansible集成了丰富模块以及功能组件，可以通过一个命令完成一系列的操作，进而能减少重复性的工作和维护成本，可以提高工作效率。功能描述配置管理自动化系统、软件、服务的安装和配置，确保多主机间配置一致性。应用部署自动化应用程序的部署和版本管理，包括支持滚动更新和回滚。任务自动化在多主机上并行执行任务，如文件操作、服务重启、软件更新等。多主机管理支持跨平台管理（Linux、Windows、macOS），可根据主机组批量执行任务。基础设施即代码。

Ansible学习路径

喝醉酒的小白

07-08

723

学习 Ansible 可以分为三阶段，结合官方文档、社区资源与实践项目稳步推进。以下是详细的。

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Ansible学习笔记

qq_62942356的博客

07-08

1142

ansible学习笔记

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D的博客

08-05

3576

ansible 官网：https://www.ansible.com/ansible 官网文档参考：https://docs.ansible.com/ansible 中文参考指南：http://www.ansible.com.cn/index.htmlAnsible是一个开源配置管理工具，可以使用它来自动化任务，部署应用程序实现IT基础架构。Ansible可以用来自动化日常任务，比如，服务器的初始化配置、安全基线配置、更新和打补丁系统，安装软件包等。Ansible架构相对比较简单，仅需通过SSH连接客户机执

ansible学习笔记

每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负

03-23

1496

ansible是新出现的自动化运维工具，基于Python开发，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能：主要包括：（1）连接插件connection plugins：负责和被监控端实现通信；（2）host inventory：指定操作的主机，是一个配置文件里面定义监控的主机；（3）各种模块核心模块、command模块、自定义模块；（4）借助于插件完成记录日志邮件等功能；（5）playbook 剧本执行多个任务时，非必需可以让节点一次性运行多个任务；（6）ansible的架构：连接

Ansible的学习笔记与总结

qq_75229677的博客

06-23

931

Ansible是一种自动化运维工具，基于Python开发的，用于配置管理、应用部署、任务自动化和持续交付，采用YAML语言编写脚本(playbook)，简单易用，广泛应用于DevOps和IT自动化领域。playbook使用yaml语法编写的自动化脚本,是由一个或多个"play"组成的列表.可以简单理解为批量部署手册的自动执行版本.

ansible学习

victorwjw的博客

11-23

719

一文掌握 Ansible 自动化运维 - 知乎ansible的安装与简单的使用_坚持到所有人都放弃!!!的技术博客_51CTO博客

Ansible 学习笔记

TRW777

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Ansible 自我学习笔记

学习ansible之路.二，开始使用

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08-04

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学习ansible之路.二，开始使用

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12-02

技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？

4G 中的分组调度.zip

最新发布

12-02

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx

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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现

12-02

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者；使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑；阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。

基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目

12-02

同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于遗传算法实现GPS数据点最短路径规划的项目_利用自然数编码机制对一组GPS数据点进行线路顺序排列优化_通过初始化种群计算适应度并应用选择交叉变异算子进行迭代进化以寻找全局近似最.zip

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使用Vagrant搭建Ansible 2.7学习环境指南

用户可以在这个环境中直接开始学习Ansible 2.7版本的相关知识和技能，包括自动化脚本的编写、执行以及各种自动化任务的处理。 Vagrant 是一个开源的虚拟化环境工具，它可以帮助用户通过创建和配置轻量级、可复制的...