Ansible默认的Inventory文件是INI格式。直接开始测试，先看定义的host文件：
在 Nebula-Graph 的日常测试中，我们会经常在服务器上部署 Nebula-Graph。为了提高效率，我们需要一种工具，能帮我们做到快速部署，主要的需求：
其中，小微企业较为关注软硬件资源及后期运维成本，大多采用公有云部署。而大中型企业或金融、政府等行业出于数据隐私和等保合规因素的考虑，较多的采用私有云和混合云部署。
本文记录了生产环境新增用户、修改密码、用户提权、用户资源限制修改、开启命令审计等操作。
前言：在编写ansible脚本中往往会使用变量，它能让我们的工作变得更加灵活，但是在ansible中变量的使用方式有很多种，下面跟着【WeiyiGeek】作者通过一个个简单示例来进行一一讲解，赶快来一起来学习吧。
前言：在ansible中使用变量，能让我们的工作变得更加灵活，在ansible中变量的使用方式有很多种
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
2）用户无须自定义。Ansible会在执行playbook之前去远程主机上搜集关于远程节点系统信息的变量。
和大多数编程语言一样，ansible变量名应该由字符、数字、下划线组成，变量名需要以字母开头，ansible内置的关键字不能作为变量名。
Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
python是简单的一门语言，是因为里面存在了很多的模块使用，就好如linux中的也有理解命令的使用“man”、“help”，而python也有。
平时我们登录远程主机时，每登录一个远程主机均需要打开一个shell，然后在各个shell中与远程主机进行命令交互。Polysh的作用是允许你在一个shell中同时向多个远程主机发送命令，返回的结果在这个shell中显示。Polysh对于需要登录多个远程主机，并执行相同指令的情况，大大减少了我们的工作量。
所有 JavaScript 全局对象、函数以及变量均自动成为 window 对象的成员。
什么是交互式编程环境？重点词交互，在这样的编程环境中，你每输入一行代码，环境都会给你一个反馈，这就是交互式的编程环境。这种编程环境并不太适合工程化的复杂性需求，但在一些快速验证、简单计算之类的场景下还是非常好用的。其实交互式编程环境在其他高级语言中很早就有了，而Java直到Java 9才正式推出了这样的工具。 下面就来一起学习下，这个Java中的交互式编程环境JShell。 JShell快速入门 我正在连载Java新特性学习专栏，欢迎关注公众号程序猿DD，第一时间获得推送！沉浸式阅读可在浏览器打开该链接：h
本文讲述了数据准备和数据管理的重要性，以及使用dplyr和reshape2包进行数据操作的具体例子。数据管理包括数据准备、数据操作和数据可视化，而数据准备又包括数据清洗、数据转换和数据合并等。通过使用这些工具，可以更好地处理和分析数据，从而得出有用的结论。
husky主要是触发钩子函数的，lint-staged主要是检查，eslint则是约束工具
Polysh 是一个交互式命令，可以在一台服务器上批量的对一批服务器进行处理，运行交互式命令。Polysh可以同时登录多个远程主机，而不需要通过relay一台一台的登录，并执行相同的指令，方便了问题的排查和定位，大大减少了我们的工作量。
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
ChatGPT 引发了语言大模型狂潮，AI 另一个重大领域 —— 视觉 —— 的 GPT 时刻何时到来？
playbook是由一个或多个play组成的列表,play的主要功能在于将事先归并为一组的主机装扮成事先通过Ansible中的tasks定义好的角色(play的内容被称为tasks,即任务),从根本上来讲所谓tasks无非是调用Ansible的一个module,将多个play组织在一个playbook中即可以让它们联同起来按事先编排的机制一同工作.
我们相信，懂 AI、懂编程、懂业务的超级个体，会是 AGI 时代最重要的人。所以我们提出了「AI 全栈工程师」这个概念，让它显得不那么浮夸。
机器之心专栏 机器之心编辑部 ChatGPT 引发了语言大模型狂潮，AI 另一个重大领域 —— 视觉 —— 的 GPT 时刻何时到来？ 前两天，机器之心介绍了 Meta 最新研究成果 Segment Anything Model (SAM)。该研究引起了AI社区广泛讨论。 而据我们所知，几乎同一时间，智源研究院视觉团队也推出通用分割模型 SegGPT（Segment Everything In Context）—— 利用视觉提示（prompt）完成任意分割任务的通用视觉模型。 论文地址：https://a
要知道 eslint 和 Prettier 所做的事情都是基于编辑器支持的，所以我们做的所有的事情基本都是做给编辑器看的，配置的所有参数配置也是为了编辑器配置的。
ESLint 是用来检查我们写的 JavaScript 代码是否满足指定规则的静态代码检查工具。
https://docs.python.org/3.5/library/functions.html
图片💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42📘 TensorFlow 实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/312📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片工具库 transformers 的开源方 Hugging Face
Java Shell工具是JDK1.9出现的工具， Java Shell工具（JShell）是一个用于学习Java编程语言和Java代码原型的交互式工具。JShell是一个Read-Evaluate-Print循环（REPL），它在输入时评估声明，语句和表达式，并立即显示结果。该工具从命令行运行。
几乎每年都能听到有人在生产环境，删库、删除文件这样的事。就拿 `rm -rf `这件情事来说吧，取证的过程中、安全人员是怎么拿到这个操作记录的呢？
上个月底，OpenAI 宣布为 ChatGPT 增加图像和语音功能。10 月，Plus 用户已经全部收到了多模态 GPT-4 和 DALL·E 3 绘图功能。
下面以vue-cli脚手架项目来举例说明 ,进入项目打开.eslintrc.js配置文件，如下图： 📷 rules: { // allow async-await 'generator
在上节我们介绍了Trampoline。它主要是为了解决堆栈溢出（StackOverflow）错误而设计的。Trampoline类型是一种数据结构，它的设计思路是以heap换stack：对应传统
这里ansible就安装完啦，是不是so easy~ 然后在建立一个/etc/ansilbe/hosts文件进行测试咯 其实这是ansible默认读取的位置，后续可以加参数指定hosts文件的。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 好困 【新智元导读】Midjourney官方中国版昨日开测，入群即可成为「顶级画师」。 突然放大，Midjourney来中国了！ 就在昨天，Midjourney官方公众号发布了一条重磅消息——从5月15日晚六点起，开放Midjourney官方中文版内测。 小编立刻亲测了一波。可以说，效果是相当炸裂了。 几个关键点： · 因为Midjourney没有自己的APP，所以内测要在第三方渠道上进行。目前，该平台是QQ频道。 · 从5月15日（周一）开始，每周一和周五18
关于反运算，这里要注意一点；对于a + b,b的__radd__(self,other),中other是a的对象，self才是b的对象
去年开发了一个开源项目：PyOfficeRobot，微信聊天机器人。今年ChatGPT大火，很多朋友在后台提问：
使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果，prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本，比如对于文本分类任务，将其转变成填空任务，还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射，verbalizer是人工精妙设计的且用梯度下降学习的。论文提到verbalizer可能缺少覆盖度且引入很高的偏差和方差，所以论文提出引入额外知识到verbalizer里，构建一个Knowledgable Prompt-tuning(KPT)去提升效果。Finetuning虽然效果很好，但是也需要充足的样本去重新训练网络，在模型tuning领域，有很多prompts的研究在预训练目标和下游任务构建了桥梁。论文给了个很好的例子：
想必各位开发者一定使用过关系型数据库MySQL去存储我们的项目的数据，也有部分人使用过非关系型数据库Redis去存储我们的一些热点数据作为缓存，提高我们系统的响应速度，减小我们MySQL的压力。那么你有听说过向量数据库吗？知道向量数据库是用来做什么的吗？
输入prompt「Cityspace with full moon（满月下的街景）」，接下来，就是见证奇迹的时刻——
动动嘴皮子就能把图改好是甲方和乙方的共同愿望，但通常只有乙方才知道其中的酸楚。如今，AI 却向这个高难度问题发起了挑战。
最近OpenAI的chatGPT出圈了，既然是对话程序，自然而然就会想到能跟公众号结合，于是我研究了一下，实现了本公众号的chatGPT接入，关注并跟我公众号对话即可体验：
聊天机器人是一种能够通过自然语言进行交流的智能系统，它可以模仿人类的对话方式，提供各种信息、服务或娱乐。随着人工智能技术的发展，聊天机器人的应用越来越广泛，从电商、教育、医疗、旅游等领域，到社交、游戏、文学等领域，都可以看到聊天机器人的身影。聊天机器人不仅可以给用户带来便利和乐趣，也可以成为用户的朋友和伙伴。
最近在做一个项目过程中，发现了一个很严重的安全漏洞，这个漏洞是乌云平台（http://www.wooyun.org）报告出来的。 1，使用场景 我们很多时候要使用WebView来展示一个网页，现在很多应用为了做到服务端可控，很多结果页都是网页的，而不是本地实现，这样做有很多好处，比如界面的改变不需要重新发布新版本，直接在Server端修改就行了。用网页来展示界面，通常情况下都或多或少都与Java代码有交互，比如点击网页上面的一个按钮，我们需要知道这个按钮点击事件，或者我们要调用某个方法，让页面执行某种
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 GPT-3 对一些问题的回答令人大跌眼镜，但它可能只是想要一句「鼓励」。 「一个玩杂耍的人总共有 16 个球，其中一半是高尔夫球，高尔夫球中又有一半是蓝色的球，请问蓝球总共有多少个？」 对于一个小学生来说，这是一道再简单不过的数学题。但看似无所不能的 GPT-3 却被这道题难住了。 如果你输入这个问题之后，直接向 GPT-3 发问：「问题的答案（阿拉伯数字）是：__？」它会「不假思索」地给出一个错误答案：8。 GPT-3：你别说准不准，你就说快不快吧。 怎么能让 GPT-
相信只要学习python的同学对于虚拟环境这个概念肯定不会太陌生，虚拟环境指的是一个个单独隔离的python开发环境。各个虚拟环境之间互不干扰，都有自己独立的开发包。就像是在电脑上装了很多个虚拟机，每个虚拟机里面你随便折腾，不会影响到物理机，也不会影响到其他虚拟机。
本文撰写时，Kubespray的master分支不稳定，请使用release版本来安装，具体来说就是切换到最新的tag上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
