Saltstack配置管理(2)
1.SaltStack批量安装zabbix_agent端.vim/etc/salt/states/init/zabbix_agnet.slszabbix_install.conf:pkg.installed:#pkg.removed:-names:-zabbix22-agentfile.managed:-name:/e...
Saltstack配置管理
制作简单初始化模块(在minion主机安装软件)：1.定义master配置文件file_roots[root@localhost~]#cat/etc/salt/masterfile_roots:base:-/etc/salt/statesprod:-/etc/salt/states/prod创建目录：mkdir-p/e...
Saltstack pillar组件
pillar组件 pillar也是Saltstack最重要的组件之一，其作用是定义与被控主机相关的任何数据，定义好的数据可以被其他组件使用，如模板、state、API等。在pillar中定义的数据与不同业务特性的被控主机相关联，这样不同被控主机只能看到自己匹配的数据，因此p...
Saltstack grains组件
grains是Saltstack最重要的组件之一，grains的作用是收集被控主机的基本信息，这些信息通常都是一些静态的数据，包括CPU、内核、操作系统、虚拟化等，在服务器端可以根据这些信息进行灵活定制，管理员可以利用这新信息对不同业务进行个性化配置。官网提供的用来区分不同操作系统的示例如下(采用jinja模板):...
Saltstack常用模块及API
Saltstack提供了非常丰富的功能模块，涉及操作系统的基础功能、常用工具支持等，更多模块信息可以查看官网模块介绍。也可以通过sys模块列出当前版本支持的模块。salt'*'sys.list_modules一、模块API使用方法： API的原理是通过调用masterclient模块，实例化一个Local...
SaltStack安装篇
一、基础介绍1.简介 salt是一个基础平台管理工具 salt是一个配置管理系统，能够维护预定于状态的远程节点 salt是一个分布式远程执行系统，用来在远程节点上执行命令和查询数据2.salt的核心功能： 使命令发送到远程系统是并行的而不是串行的 使用安全加密的协议 使用最小最快的网路载荷 提高简单的编程...
配置Universal Links
参考：https://www.cnblogs.com/GJ-ios/p/9583141.htmlhttps://blog.csdn.net/saw471/article/details/101062142https://www.jianshu.com/p/f1a1e1833eechttps://blog.csdn.ne...
Sales_item.h
下列是《C++primer》书中介绍和使用的Sales_item.h类经测试可以使用，现在贴在这里，分享给大家！版本一：#ifndefSALESITEM_H#defineSALESITEM_H#include<iostream>#include<string>classSales_item{pu...
flutter MainAxisAlignment和CrossAxisAlignment
我们只需要记住textDirection就是用来控制水平方向的起始位置和排列方向verticalDirection就是用来控制垂直方向的起始位置和排列方向然后记住MainAxisAlignment（主轴）就是与当前控件方向一致的轴CrossAxisAlignment（交叉轴）就是与当前控件方向垂直的轴&nb...
POJ 1250 Tanning Salon
TanningSalonTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 10000KTotalSubmissions: 6822 Accepted: 3686 DescriptionTanYourHide,Inc.,owns...
94. Binary Tree Inorder Traversal
https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4297300.html用堆来辅助，先存储所有的左节点，再根据左节点找右节点classSolution{public:vector<int>inorderTraversal(TreeNode*root){vect...
faster-rcnn anchor_target_layer、rpn_proposal_layer、proposal_target_layer
fasterrcnn中这三层是单独生成的层,也是复现最复杂的层anchor_target_layer作用:从众多的anchor中选取出正负样本供rpn网络学习(实际上就是把anchor和gt进行配对,配对后将这一对送给loss进行训练). 注意的点:从众多的anchor中随机选取128个正样本(iou&...
proposal_layer.py层解读
proposal_layer层是利用训练好的rpn网络来生成regionproposal供fastrcnn使用。proposal_layer整个处理过程：1.生成所有的anchor，对anchor进行4个坐标变换生成新的坐标变成proposals（按照老方法先在最后一层featuremap的每个像素点上滑动生成所有的a...