ssh_jump_配置单元是一种工具，可以跳过跳机连接配置单元将配置单元数据获取到pandas数据帧
ssh-jump-hive的Python项目详细描述
dstl
====
注意：不支持此repo。许可证是麻省理工学院的。
图像：：ssh_jump_hive.jpg
…图片：：https://github.com/mullerhai/sshjumphive/blob/master/img/logo.jpeg
…内容：
install[抱歉，Mircosoft Windows系统无法使用]
----
：pip install-u ssh jump hive[现在的版本是0.3.5]
-python version>；=3.5
-sasl>；=0.2.1
-thrift>；=0.11.0
-thrift sasl>；=0.3.0
-paramiko>；=2.4.1
-选择器>；=0.0.14
>在Unix系统终端[centos MacOS ubuntu]中使用
----
：跳转
-默认参数
：参数：
-@click.option（'-jh'，'--jump host'，默认值="**"，帮助="跳转网关服务器主机"ssh汽车，汽车，汽车，汽车，汽车，汽车117.48.195.195.186.186'）
-@click.option（'-jp'，'-jump port'，-jumpport，默认值2222，help='jump gatewa网关服务器端口（jump gatewagatewagatewagatewagat服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服"
-@click.option（'-jpd'，'--jumppwd'，default="***"，help='jump gateway server login user password'-36339;板登录户密密码'）
-@click.option（'-th'，'--tunnelhost'，default='172.16.16.32'，help='ssh-tunnel隧host'）
-@click.option（'-tp'，'--tunnelapport'，default=10000，help='ssh-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-application-port，help='ssh-tunnel-tunnel-tunnel-application-port，help='ssh-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-application-port，help='br/>-@click.option（'-lh'，'--localhost'，'localhost'127.0.0.0.0.1'，'help='localhost'localhost，'-localhost.0.0.0.1'，'help='localhost='localhost.0.0.0.0.0.0.0.1'，'help='localhost='localhost.0.0.0.0.0.0='localbindport本"
-@click.option（'-dt'，'--daemon second'，default="21600"，help="ssh\u tunnel\u daemon\u session\u hold\u on\u second six hours，ssh\567;图片：：https://github.com/mullerhai/sshjumphive/blob/master/img/runshell.jpeg
unix系统中使用的终端运行gui[centos macos ubuntu]
----
:jumpgui
图片：：https://github.com/mullerhai/sshjumphive/blob/master/img/rungui.jpg
图片：：https://github.com/mullerhai/ssh jump hive/blob/master/img/ssh_tunnel_mac.jpg
不带跳转服务器的服务器
-1:跳转通道仅用于连接配置单元服务器和跳转服务器分离
-2:ssh通道用于获取ssh通道
meters[jumphost，jumpport，jumpuser，jumppwd，tunnelhost，tunnelapport，localhost，localbindport]
对于配置单元服务器，还需要知道params[localhost，hiveusername，hivepassword，localbindport，database，auth]
对于查询配置单元数据，需要知道params[表，查询文件列表，分区_参数dict，查询限制]
jumpport=2222
jumpuser='dm'
jumppwd='&；&；&；&；&；&；&；&br/>tunnelhost='172.*.16.32'
tunnelhiveport=10000
localhost='127.0.0.1'
localbindport=4800
username='muller'
auth='ldap'
password="abc123。"
数据库='fkdb'
表='tab_client_label'
分区参数dict={'client_nmbr'：'aa75'，'batch'：'p1'}
查询文件列表=['gid'，'realname'，'card']
querylimit=1000
jump=jump tunnel配置单元（jumphost，jumpport，jumpuser，jumppwd，tunnelhost，tunnelhiveport，localhost，localbindport，
用户名，密码）
返回jump
bel'
partions_param_dict={'client_nmbr'：'aa75'，'batch'：'p1'}
query_fileds_list=['gid'，'realname'，'card']
querylimit=1000
jump=gethive（）
df2=jump.get_jumptunnel_df（table，partions_param_dict，query_fileds_list，querylimit）
返回df2
离子参数dict，1000）
返回df2
2
初始化要查询的实例
df3=demo2（）
print（df3.shape）
print（df3.columns）
print（df3.head（100））
]
unet network with batch normalization added，training with adam optimizer with
损失是0.1交叉熵和0.9di之和CE损失。
UNET的输入是116×116像素的补丁，输出是64×64像素，
因此每侧有16个额外的像素，为预测提供上下文。
批大小是128，学习率设置为0.0001
（但损失是与批大小相乘的）。
l收益率在25世纪被5除以
，然后在50世纪又被5除以
大多数模型被训练为70-100个阶段。
在所有图像中完全随机地选择形成一批的补丁。
在一个时期，网络看到的补丁覆盖了大约一半
整个训练区域。在相关课程（例如建筑物
和结构、道路和轨道、两种车辆）的培训中，个别课程的最佳效果
。
asses），
其他类的全旋转和垂直/水平翻转。在某些情况下，使用少量的漏失（0.1）。借助于
``cv2来固定通道之间的对齐。findtransformecc``和低分辨率层被放大到
匹配rgb大小。在大多数情况下，使用12个通道（RGB、P、M），
，而在某些情况下，仅使用RGB和P或所有20个通道会使结果略好一些。
在大多数情况下，对5幅图像进行验证
（6140_3_1，6110_1_2，6160_2_1，6170_0_4，6100_2_2），而其他20幅用于训练。在所有25幅图像上用相同的参数重新训练模型
提高了lb评分。
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注意：不支持此repo。许可证是麻省理工学院的。
图像：：ssh_jump_hive.jpg
…图片：：https://github.com/mullerhai/sshjumphive/blob/master/img/logo.jpeg
…内容：
install[抱歉，Mircosoft Windows系统无法使用]
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：pip install-u ssh jump hive[现在的版本是0.3.5]
-python version>；=3.5
-sasl>；=0.2.1
-thrift>；=0.11.0
-thrift sasl>；=0.3.0
-paramiko>；=2.4.1
-选择器>；=0.0.14
>在Unix系统终端[centos MacOS ubuntu]中使用
----
：跳转
-默认参数
：参数：
-@click.option（'-jh'，'--jump host'，默认值="**"，帮助="跳转网关服务器主机"ssh汽车，汽车，汽车，汽车，汽车，汽车117.48.195.195.186.186'）
-@click.option（'-jp'，'-jump port'，-jumpport，默认值2222，help='jump gatewa网关服务器端口（jump gatewagatewagatewagatewagat服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服服"
-@click.option（'-jpd'，'--jumppwd'，default="***"，help='jump gateway server login user password'-36339;板登录户密密码'）
-@click.option（'-th'，'--tunnelhost'，default='172.16.16.32'，help='ssh-tunnel隧host'）
-@click.option（'-tp'，'--tunnelapport'，default=10000，help='ssh-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-application-port，help='ssh-tunnel-tunnel-tunnel-application-port，help='ssh-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-tunnel-application-port，help='br/>-@click.option（'-lh'，'--localhost'，'localhost'127.0.0.0.0.1'，'help='localhost'localhost，'-localhost.0.0.0.1'，'help='localhost='localhost.0.0.0.0.0.0.0.1'，'help='localhost='localhost.0.0.0.0.0.0='localbindport本"
-@click.option（'-dt'，'--daemon second'，default="21600"，help="ssh\u tunnel\u daemon\u session\u hold\u on\u second six hours，ssh\567;图片：：https://github.com/mullerhai/sshjumphive/blob/master/img/runshell.jpeg
unix系统中使用的终端运行gui[centos macos ubuntu]
----
:jumpgui
图片：：https://github.com/mullerhai/sshjumphive/blob/master/img/rungui.jpg
图片：：https://github.com/mullerhai/ssh jump hive/blob/master/img/ssh_tunnel_mac.jpg
不带跳转服务器的服务器
-1:跳转通道仅用于连接配置单元服务器和跳转服务器分离
-2:ssh通道用于获取ssh通道
meters[jumphost，jumpport，jumpuser，jumppwd，tunnelhost，tunnelapport，localhost，localbindport]
对于配置单元服务器，还需要知道params[localhost，hiveusername，hivepassword，localbindport，database，auth]
对于查询配置单元数据，需要知道params[表，查询文件列表，分区_参数dict，查询限制]
jumpport=2222
jumpuser='dm'
jumppwd='&；&；&；&；&；&；&；&br/>tunnelhost='172.*.16.32'
tunnelhiveport=10000
localhost='127.0.0.1'
localbindport=4800
username='muller'
auth='ldap'
password="abc123。"
数据库='fkdb'
表='tab_client_label'
分区参数dict={'client_nmbr'：'aa75'，'batch'：'p1'}
查询文件列表=['gid'，'realname'，'card']
querylimit=1000
jump=jump tunnel配置单元（jumphost，jumpport，jumpuser，jumppwd，tunnelhost，tunnelhiveport，localhost，localbindport，
用户名，密码）
返回jump
bel'
partions_param_dict={'client_nmbr'：'aa75'，'batch'：'p1'}
query_fileds_list=['gid'，'realname'，'card']
querylimit=1000
jump=gethive（）
df2=jump.get_jumptunnel_df（table，partions_param_dict，query_fileds_list，querylimit）
返回df2
离子参数dict，1000）
返回df2
2
初始化要查询的实例
df3=demo2（）
print（df3.shape）
print（df3.columns）
print（df3.head（100））
]
unet network with batch normalization added，training with adam optimizer with
损失是0.1交叉熵和0.9di之和CE损失。
UNET的输入是116×116像素的补丁，输出是64×64像素，
因此每侧有16个额外的像素，为预测提供上下文。
批大小是128，学习率设置为0.0001
（但损失是与批大小相乘的）。
l收益率在25世纪被5除以
，然后在50世纪又被5除以
大多数模型被训练为70-100个阶段。
在所有图像中完全随机地选择形成一批的补丁。
在一个时期，网络看到的补丁覆盖了大约一半
整个训练区域。在相关课程（例如建筑物
和结构、道路和轨道、两种车辆）的培训中，个别课程的最佳效果
。
asses），
其他类的全旋转和垂直/水平翻转。在某些情况下，使用少量的漏失（0.1）。借助于
``cv2来固定通道之间的对齐。findtransformecc``和低分辨率层被放大到
匹配rgb大小。在大多数情况下，使用12个通道（RGB、P、M），
，而在某些情况下，仅使用RGB和P或所有20个通道会使结果略好一些。
在大多数情况下，对5幅图像进行验证
（6140_3_1，6110_1_2，6160_2_1，6170_0_4，6100_2_2），而其他20幅用于训练。在所有25幅图像上用相同的参数重新训练模型
提高了lb评分。
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