3、Ansible使用与安装指南

Ansible使用与安装指南

1. Ansible的使用场景

1.1 使用原则

在使用Ansible时,为了达到特定的期望状态,往往有多种解决方案。例如,可以使用 command 模块运行任意命令,这几乎能完成任何任务,但不建议这样做。为确保获得期望的结果,应使用最具体的解决方案。比如,如果有用户模块可用于创建用户,就使用该模块,而不要使用 command 模块搭配Linux的 useradd 命令。

1.2 常见用例

1.2.1 配置管理

Ansible最初就是作为配置管理解决方案而诞生的,在大多数情况下仍然用于此。在配置管理中,Ansible可用于管理配置文件、安装软件、创建用户等,以确保所有受管系统都处于期望状态。

1.2.2 系统部署与安装(预配)

这在虚拟和云环境中尤为常见。在这些环境中,新机器最终只是一个配置文件,需要推送到受管机器并启动。Ansible本身不提供PXE引导和启动裸机服务器的功能,但可与能处理这些任务的解决方案结合使用。在探索可用的不同模块时,会发现有大量模块可用于在不同云环境中使用Ansible。

1.2.3 持续交付

持续集成/持续交付(CI/CD)确保源代码可以轻松开发和更新,并将结果轻松部署为应用程序的新版本。Ansible本身无法处理整个CI/CD过程,但Ansible剧本可以在CI/CD管道的CD部分发挥重要作用。

2. 安装Ansible前的知识准备

2.1 “Do

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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