Linux不同服务器之间文件同步脚本

#!/bin/bash

#1. 判断参数个数 
if [ $# -lt 1 ] 
then  
	echo Not Enough Arguement!  
	exit; 
fi
#2. 遍历集群所有机器 
for host in master slave1 slave2 
do  
	echo ==================== $host ====================  
	#3. 遍历所有目录,挨个发送   
	for file in $@  
	do  
		#4. 判断文件是否存在  
		if [ -e $file ]  
			then  
				#5. 获取父目录  
				pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)   
				#6. 获取当前文件的名称  
				fname=$(basename $file)  
				ssh $host "mkdir -p $pdir"  
				rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir  
			else  
				echo $file does not exists!  
		fi  
	done 	
done 

1、复制脚本到 /bin 目录

2、为脚本添加执行权限

chmod +x xsync

3、测试脚本

>>(1) 将master服务器中根目录的test文件同步到 目标服务器的相同目录下

[root@master ~]# xsync test.txt
==================== master ====================
sending incremental file list

sent 47 bytes  received 12 bytes  118.00 bytes/sec
total size is 6  speedup is 0.10
==================== slave1 ====================
sending incremental file list
test.txt

sent 100 bytes  received 35 bytes  270.00 bytes/sec
total size is 6  speedup is 0.04
==================== slave2 ====================
sending incremental file list
test.txt

sent 100 bytes  received 35 bytes  270.00 bytes/sec
total size is 6  speedup is 0.04

>> (2)查看同步结果

### LangChain对话模型的工作原理 LangChain设计用于简化与多种语言模型的交互过程,特别是针对对话类的应用程序。通过定义统一的标准接口,使得开发者可以方便地切换不同类型的底层语言模型而不必担心具体的实现差异[^1]。 对于对话模型而言,LangChain不仅支持传统的以纯文本形式输入输出的语言模型,还特别优化了处理聊天记录这种结构化数据的能力——允许将多轮次的消息序列作为整体传递给模型,并接收同样格式化的回复内容来维持连贯自然的人机交流体验[^2]。 ### 实现方式 为了达成上述目标,LangChain引入了一系列专门面向会话管理的功能模块: - **记忆(Memory)**:这一特性模拟人类的记忆系统,能够在连续性的交谈中保存上下文信息,无论是短期互动中的即时状态还是长期跟踪用户偏好等方面都能发挥作用。这有助于构建更加个性化且情境感知度更高的虚拟助手服务[^4]。 ```python from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() conversation_history = memory.load_memory_variables({}) print(conversation_history) # 更新内存变量 memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "很高兴见到你"}) ``` - **链(Chains)** 和 **代理(Agents)** :这两个概念共同构成了复杂业务逻辑执行的基础框架。“链条”代表了一种有序的任务流水线安排;而“代理人”则赋予了系统一定的决策权去动态选择合适的动作或工具调用来响应外界请求。两者相结合能够有效应对诸如客服咨询解答、任务调度指挥等多种实际需求场景下的挑战。 ```python from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.9) template = "根据{question}给出一个简短的回答" prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["question"], template=template) qa_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[qa_chain], verbose=True) answer = overall_chain.run("什么是LangChain?") print(answer) ``` ### 应用场景 得益于这些精心设计的技术要素,LangChain非常适合应用于如下领域: - 构建智能客服平台,帮助企业自动化处理客户询问; - 开发教育辅导软件,利用AI技术提供个性化的学习指导方案; - 打造智能家居控制系统,增强设备间协作效率的同时改善用户体验; - 设计游戏内NPC行为脚本,创造更为逼真丰富的剧情发展可能性。
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