Linux/Ubuntu网络知识

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原创 最新推荐文章于 2026-06-14 14:06:17 发布 558 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Linux 命令 ifconfig 全面解析！ ifconfig 是 network interfaces configuring 的缩写。在 Linux 操作系统中，ifconfig 用于显示或配置网络设备的参数信息。 阅读详情

Linux/Ubuntu网络知识：

 

Linux ifconfig命令用于显示或设置网络设备。ifconfig可设置网络设备的状态，或是显示目前的设置。 （Windows系统cmd中使用ipconfig）

C:\Users\XY-PC-149>adb shell

shell@m606:/ $ ifconfig

eth0      Link encap:Ethernet  HWaddr C6:6F:92:72:FF:85

          inet addr:192.168.42.159  Bcast:192.168.42.255  Mask:255.255.255.0

          UP BROADCAST MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          RX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0

          TX packets:4 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0

          collisions:0 txqueuelen:1000

          RX bytes:0 TX bytes:328

 

rndis0    Link encap:Ethernet  HWaddr 46:11:D9:72:D2:93

          inet addr:192.168.100.100  Bcast:192.168.100.255  Mask:255.255.255.0

          inet6 addr: fe80::4411:d9ff:fe72:d293/64 Scope: Link

          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          RX packets:214 errors:214 dropped:0 overruns:0 frame:214

          TX packets:6 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0

          collisions:0 txqueuelen:1000

          RX bytes:31140 TX bytes:732

 

lo        Link encap:Local Loopback

          inet addr:127.0.0.1  Mask:255.0.0.0

          inet6 addr: ::1/128 Scope: Host

          UP LOOPBACK RUNNING  MTU:65536  Metric:1

          RX packets:456 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0

          TX packets:456 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0

          collisions:0 txqueuelen:0

          RX bytes:39824 TX bytes:39824

 

lmi45     Link encap:UNSPEC

          inet addr:192.168.43.22  P-t-P:192.168.43.22  Mask:255.255.255.0

          UP POINTOPOINT RUNNING NOARP MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          RX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0

          TX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0

          collisions:0 txqueuelen:500

          RX bytes:0 TX bytes:0

 

eth0，eth1，eth2……代表网卡一，网卡二，网卡三……

lo代表127.0.0.1，即localhost

hw 代表hardware 硬件意思

ether 代表ethernet 以太网的意思

 

 

语法

ifconfig [网络设备][down up -allmulti -arp -promisc][add<地址>][del<地址>][<hw<网络设备类型><硬件地址>][io_addr<I/O地址>][irq<IRQ地址>][media<网络媒介类型>][mem_start<内存地址>][metric<数目>][mtu<字节>][netmask<子网掩码>][tunnel<地址>][-broadcast<地址>][-pointopoint<地址>][IP地址]

参数说明：

  • add<地址> 设置网络设备IPv6的IP地址。
  • del<地址> 删除网络设备IPv6的IP地址。
  • down 关闭指定的网络设备。
  • <hw<网络设备类型><硬件地址> 设置网络设备的类型与硬件地址。
  • io_addr<I/O地址> 设置网络设备的I/O地址。
  • irq<IRQ地址> 设置网络设备的IRQ。
  • media<网络媒介类型> 设置网络设备的媒介类型。
  • mem_start<内存地址> 设置网络设备在主内存所占用的起始地址。
  • metric<数目> 指定在计算数据包的转送次数时，所要加上的数目。
  • mtu<字节> 设置网络设备的MTU。
  • netmask<子网掩码> 设置网络设备的子网掩码。
  • tunnel<地址> 建立IPv4与IPv6之间的隧道通信地址。
  • up 启动指定的网络设备。
  • -broadcast<地址> 将要送往指定地址的数据包当成广播数据包来处理。
  • -pointopoint<地址> 与指定地址的网络设备建立直接连线，此模式具有保密功能。
  • -promisc 关闭或启动指定网络设备的promiscuous模式。
  • [IP地址] 指定网络设备的IP地址。
  • [网络设备] 指定网络设备的名称。

 

 

 

启动关闭指定网卡

# ifconfig eth0 down

# ifconfig eth0 up

为网卡配置和删除IPv6地址

# ifconfig eth0 add 33ffe:3240:800:1005::2/ 64 //为网卡设置IPv6地址

# ifconfig eth0 del 33ffe:3240:800:1005::2/ 64 //为网卡删除IPv6地址

用ifconfig修改MAC地址：

# ifconfig eth0 down //关闭网卡

# ifconfig eth0 hw ether 00:AA:BB:CC:DD:EE //修改MAC地址

# ifconfig eth0 up //启动网卡

# ifconfig eth1 hw ether 00:1D:1C:1D:1E //关闭网卡并修改MAC地址

# ifconfig eth1 up //启动网卡

MAC地址是生产厂家定的，每个网卡拥有的唯一地址；不过我们可以手工改动网卡的MAC地址，只要我们在/etc/rc.d/init.d/中的network 中加入：

ifconfig eth0 hw ether xx:xx:xx:xx:xx:xx

此时你就可以骗过局域网内的IP地址邦定了

 

配置IP地址

# ifconfig eth0 192.168.1.56

//给eth0网卡配置IP地址

# ifconfig eth0 192.168.1.56 netmask 255.255.255.0

// 给eth0网卡配置IP地址,并加上子掩码

# ifconfig eth0 192.168.1.56 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.1.255

// 给eth0网卡配置IP地址,加上子掩码,加上个广播地址

若想再在eth0上在配置一个192.168.1.1/24 的IP地址怎么办？用下面的命令

　　ifconfig eth0：0 192.168.1.1 netmask 255.255.255.0

　　这时再用ifconifg命令查看，就可以看到两个网卡的信息了，分别为：eth0和eth0：0.若还想再增加IP，那网卡的命名就接着是：eth0：1、eth0：2……想要几个就填几个。ok！

 

 

启用和关闭ARP协议

# ifconfig eth0 arp  //开启

# ifconfig eth0 -arp  //关闭

设置最大传输单元

# ifconfig eth0 mtu 1500

//设置能通过的最大数据包大小为 1500 bytes

 

 

 

 

linux路由表设置之route 

 

Linux系统的route命令用于显示和操作Linux 内核IP路由表

C:\Users\XY-PC-149>adb shell

shell@m606:/ $ route

Kernel IP routing table

Destination     Gateway         Genmask         Flags Metric Ref    Use Iface

192.168.42.0    *               255.255.255.0   U     0      0        0 eth0

192.168.42.1    192.168.100.100 255.255.255.255 UGH   0      0        0 rndis0

192.168.42.22   192.168.100.100 255.255.255.255 UGH   0      0        0 rndis0

192.168.43.0    *               255.255.255.0   U     0      0        0 lmi45

192.168.100.0   *               255.255.255.0   U     0      0        0 rndis0

239.0.0.0       192.168.43.22   255.255.255.0   UG    0      0        0 lmi45

shell@m606:/ $

shell@m606:/ $

shell@m606:/ $ route -n

Kernel IP routing table

Destination     Gateway         Genmask         Flags Metric Ref    Use Iface

192.168.42.0    0.0.0.0         255.255.255.0   U     0      0        0 eth0

192.168.42.1    192.168.100.100 255.255.255.255 UGH   0      0        0 rndis0

192.168.42.22   192.168.100.100 255.255.255.255 UGH   0      0        0 rndis0

192.168.43.0    0.0.0.0         255.255.255.0   U     0      0        0 lmi45

192.168.100.0   0.0.0.0         255.255.255.0   U     0      0        0 rndis0

239.0.0.0       192.168.43.22   255.255.255.0   UG    0      0        0 lmi45

shell@m606:/ $

 

 

在路由器配置中可用0.0.0.0/0表示默认路由，作用是帮助路由器发送路由表中无法查询的包。严格说来，0.0.0.0/0已经不是一个真正意义上的IP地址了。它表示的是这样一个集合：所有未知的主机和目的网络。这里的“未知”是指在本机的路由表里没有特定条目指明如何到达综合起来可以说0.0.0.0/0表示整个网络。它的作用是帮助路由器发送路由表中无法查询的包。如果设置了全零网络的路由，路由表中无法查询的包都将送到全零网络的路由中去。

 

 

ip route add 0.0.0.0/0 dev lmi45     //未知网络中的所有包都送到lmi45这个网卡中去

 

 

route 命令

设置和查看路由表都可以用 route 命令，设置内核路由表的命令格式是：

# route  [add|del] [-net|-host] target [netmask Nm] [gw Gw] [[dev] If]

其中：

  • add : 添加一条路由规则
  • del : 删除一条路由规则
  • -net : 目的地址是一个网络
  • -host : 目的地址是一个主机
  • target : 目的网络或主机
  • netmask : 目的地址的网络掩码
  • gw : 路由数据包通过的网关
  • dev : 为路由指定的网络接口

 

route 命令使用举例

添加到主机的路由

# route add -host 192.168.1.2 dev eth0

# route add -host 10.20.30.148 gw 10.20.30.40  #添加到10.20.30.148的网关

 

添加到网络的路由

# route add -net 10.20.30.40 netmask 255.255.255.248 eth0   #添加10.20.30.40的网络

# route add -net 10.20.30.48 netmask 255.255.255.248 gw 10.20.30.41 #添加10.20.30.48的网络

# route add -net 192.168.1.0/24 eth1

 

添加默认路由

# route add default gw 192.168.1.1

 

删除路由

# route del -host 192.168.1.2 dev eth0:0

# route del -host 10.20.30.148 gw 10.20.30.40

# route del -net 10.20.30.40 netmask 255.255.255.248 eth0

# route del -net 10.20.30.48 netmask 255.255.255.248 gw 10.20.30.41

# route del -net 192.168.1.0/24 eth1

# route del default gw 192.168.1.1

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【运维必备Linux系统知识】

Linux 是一个免费、开源、类 Unix 的操作系统内核，1991 年由芬兰人 Linus Torvalds 发布，现在是全球服务器、云计算、嵌入式设备和超算的主流系统。✅ 服务器：全球 70%+ 网站、云计算（阿里云 / 腾讯云 / AWS）、数据库（MySQL）均运行在 Linux 上。工作内容：搭监控、加主机、配模板、做告警（邮件 / 钉钉）、处理监控报警。日常：部署 Exporter、配面板、看指标、告警、故障预警。登录服务器、查文件、看日志、改配置、授权、删垃圾文件。

qq_53450254的博客 188

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白

开发板通过 Ubuntu/Linux 连接外网

如果开发板需要访问外网，可以通过网线将开发板与 Ubuntu 系统连接起来，在 Ubuntu 系统中配置 ip_forward 让 Ubuntu 成为路由器，这样就可以将开发板与外网连接起来。两个带网口的 USB Hub网线其中带网口的 USB Hub 可以参考以下图片到京东或淘宝进行购买（仅供参考）。带网口的 USB Hub 准备好后，一个插在开发板，另一个插到 Ubuntu 系统，中间用网线连接起来，这样它们的网络链接就打造好了。

bluebird_shao的专栏 4396

Ubuntu Linux经典著作

媒体评论 “Sobell能为Linux写书我感到无比荣幸，当年我就是读他的书学会UNIX的。” ——Linus Torvalds，Linux之父 “让我印象深刻的是，Mark Sobell能够以如此易于理解的方式讲解复杂的主题……他真是一位有灵感的技术作家。” ——George Vish II，惠普公司高级教育顾问 “总而言之，我认为这是一本极好的、全面的Ubuntu著作，无论你技术...

weixin_33873846的博客 64
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