离线安装Supervisor及其脚本教程

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supervisor
运维工具
需积分: 34 69 下载量 9 浏览量 更新于2025-01-02 收藏 2.52MB GZ 举报
资源摘要信息: "Supervisor是一款常用于Linux环境下的进程管理工具，它允许用户在服务器上轻松控制和监控各种进程。Supervisor通常用于守护进程管理，可以启动、停止、重启和查看进程的状态。在多数情况下，Supervisor的安装依赖于网络连接，因为通常需要从在线仓库中下载安装包。然而，在许多生产环境中，为了保证系统的安全性，网络环境往往被隔离，不允许直接访问互联网，这就导致了在线安装的困难。 针对上述情况，开发者整理了一份Supervisor的离线安装包及其安装脚本，使得用户即使在没有互联网连接的离线环境下，也可以顺利地安装Supervisor。这个离线安装包支持用户自定义安装路径，并且提供了命令行傻瓜式安装方法，即使是不太熟悉Linux命令行操作的用户也可以轻松安装和配置。 此次提供的压缩包文件名仅为"supervisor"，说明这是一个专门针对Supervisor工具的安装包，里面应该包含Supervisor软件的二进制文件、配置文件、依赖库以及一个或多个安装脚本。安装脚本可能是bash或者shell脚本，它们会指导用户如何在离线环境中进行安装，并且允许用户指定安装路径，从而让Supervisor可以被安装在生产环境中的任意位置。 要使用该离线安装包，用户需要先将压缩文件传输到目标Linux服务器上，然后解压缩该文件。在解压缩后，用户可以通过执行安装脚本来开始安装过程。安装脚本会自动处理依赖关系，复制必要的文件到指定的安装目录，并完成配置。安装完成后，用户可以通过Supervisor提供的命令行工具或配置文件来管理进程。 具体操作流程可能包括以下步骤： 1. 将"supervisor_install_pack.tar.gz"文件传输到目标Linux服务器上。 2. 在服务器上解压该文件。 3. 运行解压后得到的安装脚本，根据提示输入自定义的安装路径或使用默认路径。 4. 安装脚本执行完毕后，检查安装是否成功，比如检查Supervisor是否能成功运行。 5. 根据需要配置Supervisor的配置文件，添加需要管理的进程信息。 6. 最后，启动Supervisor服务，并验证管理的进程是否正常运行。 使用离线安装包的另一个好处是，可以在没有外部依赖的情况下，确保软件的安装不受到外部网络环境的影响。这对于那些对服务器安全性要求极高的环境来说是非常重要的。 在Linux系统中，运维人员常常需要管理多种服务和进程，Supervisor作为一个功能强大的进程管理工具，在提高运维效率和保证服务稳定运行方面起着重要作用。通过离线安装包的方式，Supervisor能够在离线环境中轻松部署，使得运维人员即使在面对封闭网络环境时，也能够快速、高效地完成进程管理任务。"

supervisor安装文档

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启动：supervisord -c /etc/supervisord.conf 关闭：supervisorctl shutdown 刷新： supervisorctl reload 重启所有服务：supervisorctl restart all 重启指定服务：supervisorctl restart 服务名

supervisor-3.3.1离线安装包

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收集了supervisor所需要的多个安装包，并且测试成功， 可以启动dotnetcore程序，并进行监控。

supervisor-3.4.0.tar.gz

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https://blog.csdn.net/liutietuo/article/details/103632554

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

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这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。 在该方法中，使用各个类的...

例如，我们想要修改view_emp3视图中的e_name字段名为e.na，并新增员工上级工号的字段。

2024-10-23 上传
u.emp_no AS supervisor_id -- 新增字段，假设u表关联了员工的上级信息 FROM employee e LEFT JOIN upper_management u ON e.supervisor_id = u.emp_no; ``` 这里将`e_name`字段改为了`new_e_name`，并且假设有一个...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise') # AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde) # Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised') # Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded') #Synthetic data generation X_hat = self.recovery(H_hat) self.generator = Model(inputs=Z, outputs=X_hat, name='FinalGenerator') # Final discriminator model Y_real = self.discriminator(H) self.discriminator_model = Model(inputs=X, outputs=Y_real, name="RealDiscriminator") # Loss functions self._mse=MeanSquaredError() self._bce=BinaryCrossentropy()

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代码中包含了生成器（Generator）、监督器（Supervisor）、判别器（Discriminator）、恢复器（Recovery）和嵌入器（Embedder）等模型的构建。 其中，生成器接收随机噪声作为输入，生成伪造的数据。监督器接收生成器...

class Supervisor(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Supervisor') model = net(model, n_layers=2, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return model

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这段代码定义了一个名为Supervisor的类，继承自Keras的Model类。Supervisor类用于构建一个监督模型，该模型用于生成中间表示。 Supervisor类具有以下方法和属性： - __init__方法：初始化方法，接受hidden_dim参数...

@function def train_supervisor(self, x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) g_loss_s = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) var_list = self.supervisor.trainable_variables + self.generator.trainable_variables gradients = tape.gradient(g_loss_s, var_list) apply_grads = [(grad, var) for (grad, var) in zip(gradients, var_list) if grad is not None] opt.apply_gradients(apply_grads) return g_loss_s

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然后，将可训练变量 `self.supervisor.trainable_variables` 和 `self.generator.trainable_variables` 组合成一个列表 `var_list`，并使用梯度带（GradientTape）计算 `g_loss_s` 对于这些变量的梯度。 接着，根据...

synth = TimeGAN(model_parameters=gan_args, hidden_dim=24, seq_len=seq_len, n_seq=n_seq, gamma=1) autoencoder_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) for _ in tqdm(range(train_steps), desc='Emddeding network training'): X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) step_e_loss_t0 = synth.train_autoencoder(X_, autoencoder_opt) supervisor_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) for _ in tqdm(range(train_steps), desc='Supervised network training'): X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) step_g_loss_s = synth.train_supervisor(X_, supervisor_opt) generator_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) embedder_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) discriminator_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) step_g_loss_u = step_g_loss_s = step_g_loss_v = step_e_loss_t0 = step_d_loss = 0

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在另一个循环中，迭代指定次数（`train_steps`），通过调用`synth.get_batch_data`方法获取批量数据（`X_`），并使用这些数据来训练监督器模型（`synth.train_supervisor(X_, supervisor_opt)`）。 最后，定义了三...

@function def train_embedder(self,x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_tilde = self.autoencoder(x) embedding_loss_t0 = self._mse(x, x_tilde) e_loss = 10 * sqrt(embedding_loss_t0) + 0.1 * generator_loss_supervised var_list = self.embedder.trainable_variables + self.recovery.trainable_variables gradients = tape.gradient(e_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return sqrt(embedding_loss_t0)

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然后，将嵌入向量 `h` 输入到 Supervisor 模型 `self.supervisor` 中，得到 Supervisor 的预测结果 `h_hat_supervised`。 接下来，计算生成器的监督损失 `generator_loss_supervised`，这里使用了均方误差（MSE）...
xiejava1018
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