使用PSSH批量操作Linux服务器

本文介绍了PSSH工具,这是一个基于Python的轻量级管理工具,用于在多台服务器上执行命令,同时支持文件拷贝等功能。通过创建主机列表文件,用户可以轻松执行命令,如查看所有服务器的uptime。此外,PSSH安装后还提供了pscp、pslurp、pnuke和prsync等附加工具,进一步提升了批量操作的效率。

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简介

服务器多了,有一个问题就是如何批量快速操作多台服务器,在网上搜到了PSSH工具,试用了一下发现挺好用,推荐给大家。

pssh是一个python编写的可以在多台服务器上执行命令的轻量级管理工具,同时支持拷贝文件,python版本大于2.4即可,项目地址:parallel-ssh

安装

$ wget http://parallel-ssh.googlecode.com/files/pssh-2.3.1.tar.gz

$ tar -xzvf pssh-2.3.1.tar.gz

$ cd pssh-2.3.1

$ python setup.py install

PSSH相关参数

  • -h 执行命令的远程主机列表文件,文件内容格式[user@]host[:port]
    • 如 test@127.0.0.2:229
  • -H 执行命令主机,主机格式 user@ip:port
  • -l 远程机器的用户名
  • -p 一次最大允许多少连接
  • -P 执行时输出执行信息
  • -o 输出内容重定向到一个文件
  • -e 执行错误重定向到一个文件
  • -t 设置命令执行超时时间
  • -A 提示输入密码并且把密码传递给ssh(如果机器都是ssh key打通的则无需加-A)
  • -O 设置ssh一些选项
  • -x 设置ssh额外的一些参数,可以多个,不同参数间空格分开
  • -X 同-x,但是只能设置一个参数
  • -i 显示标准输出和标准错误在每台host执行完毕后

用法示例

先创建一个文本文件hosts.txt,存放要操作的机器列表,格式为[user@]host[:port]:

user1@127.0.0.1:1254
user2@127.0.0.2
127.0.0.3

用pssh查看所有服务器的uptime:

$ pssh -i -h hosts.txt 'uptime'

可根据需要把 update 换为别的命令

附加工具

pssh安装后附加了一些很好用的工具,主要有:

1、pscp

作用:传输文件到多个hosts,类似scp

示例:

$ pscp -h hosts.txt foo.txt /home/foo.txt

2、pslurp

作用:从多台远程机器拷贝文件到本地

示例:

$ pslurp -h hosts.txt /etc/hosts local_dir

3、pnuke

作用:并行在远程主机杀进程

示例:

$ pnuke -h hosts.txt -l root java

4、prsync

作用:使用rsync协议从本地计算机同步到远程主机

示例:

$ prsync -r -h hosts.txt foo /home/foo

参考文档

http://www.opstool.com/article/266

http://linux.die.net/man/1/pssh

转载于:https://www.cnblogs.com/lurenjiashuo/p/pssh.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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