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iptables -t nat -S
iptables -t nat -N DOCKER
iptables -t nat -A PREROUTING -m addrtype --dst-type LOCAL -j DOCKER
iptables -t nat -A OUTPUT ! -d 127.0.0.0/8 -m addrtype --dst-type LOCAL -j DOCKER
iptables -t nat -A POSTROUTING -s 172.17.0.0/16 ! -o docker0 -j MASQUERADE
iptables -t nat -A DOCKER -i docker0 -j RETURN
Docker容器网络原理与生产级故障排查实战
容器网络是云原生基础设施的底层血脉，其本质是将传统物理网络功能（如二层交换、NAT、策略路由、服务发现）在Linux network namespace中轻量化重构。理解bridge/host/none三种原生模式背后的netns、iptables、veth pair内核机制，是诊断跨容器通信异常的基础；而Flannel、Weave等CNI插件则解决跨主机流量封装、IP分配与DNS服务等关键扩展能力。在微服务调用链中，90%的‘503’‘超时’‘解析失败’问题并非应用缺陷，而是网络策略、DNS配置、conn
解决 Docker容器因 iptables无法启动的问题
解决 Docker容器因 iptables无法启动的问题 driver failed programming external..iptables: No chain/target/match by that name
Ubuntu 18.04 Docker 兼容性生存指南：内核、存储驱动与网络深度适配
Docker 是一种轻量级容器运行时技术，其核心依赖于 Linux 内核特性（如 cgroups、namespaces）和存储驱动机制。在 Ubuntu 18.04 这一长期支持但内核较旧（4.15）的发行版中，Docker 官方安装脚本存在显著兼容性盲区：cgroup v1/v2 混合支持不明确、默认 aufs 存储驱动已弃用且对 ext4 敏感、iptables 网络链缺失导致安全策略失效。这些问题直接引发 daemon 启动失败、镜像拉取卡顿、容器网络不通、权限越界等典型故障。本文聚焦 Ubuntu
docker因iptables规则清空而网络故障解决一例
环境：删除了docker的默认网桥docker0，自建了一个br0网桥（具体参考 https://blog.51cto.com/11804445/2048022），依次启动了三个容器，分别是server1，server2，server3，当创建了前两个容器后通过pipework分配了ip,分别是server1 -> 192.168.1.2server2 -> 1...
积木报表导出数据量太大报错
性能问题：当数据量非常大时，积木报表在导出过程中可能会遇到性能瓶颈，导致导出过程缓慢甚至失败。解决这一问题的方法包括优化SQL查询、调整分页大小、使用更适合处理大量数据的库（如阿里巴巴的EasyExcel）进行导出，或者采用异步处理的方式来避免接口超时1。内存溢出：如果报表工具或其依赖的库不支持流式（分批）导出，大量数据的处理可能会导致内存溢出。数据处理方式：如果待导出的数据包含特殊字符，如英文双引号或等号，这可能导致JSON反序列化报错。
求助：有没有基于pscad的锂电池仿真模型
求助：有没有基于pscad的锂电池仿真模型 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变没有 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写...
Ubuntu20 清空iptables后导致Docker容器无法联网的解决
Ubuntu20 清空iptables后导致Docker容器无法联网的解决
STM32F103开发实战：如何用CubeMX+CLion调整Flash起始地址（附完整CMake配置）
本文详细介绍了在STM32F103开发中如何使用CubeMX和CLion工具链调整Flash起始地址，包括链接脚本修改、系统文件配置和CMake工程适配。通过实战步骤和完整配置示例，帮助开发者实现固件双备份、OTA升级等高级功能，提升嵌入式开发效率。
Docker容器（六）网络配置与数据卷
创建一个网桥 删除一个网桥 查看网桥详细 1.3容器之前使用网络通信 查询当前网络配置创建桥接网络启动容器指定使用网桥 Volume可以在运⾏容器时即完成创建与绑定操作，前提是拥有声明。 Volume的初衷是数据持久化。 举例 查看数据卷 挂载数据卷 删除数据卷 三、Docker网络通信 3.1概述 容器与容器之间 容器访问外部⽹络 外部⽹络访问容器(DNAT) 3.2Namespace隔离 进⾏n
不用加速器！Google Earth Pro登录失败自救手册：从服务器连接到地图加载的完整排错流程
本文详细解析了Google Earth Pro登录失败的常见问题及解决方案，包括服务器连接失败、地图加载异常等。通过基础排查、内置修复工具使用和高级配置调整，帮助用户无需加速器即可解决启动问题、黑屏和转圈圈等困扰，提升软件使用体验。
BioEmu 扩散模型加速传统分子动力学（MD）模拟
BioEmu 是一种创新的生成式深度学习系统，通过高效采样和准确预测蛋白质的动态机制，为蛋白质科学和药物设计提供了新的工具。它在多构象采样、MD 模拟拟合和蛋白质稳定性预测方面表现出色，同时显著降低了计算成本。BioEmu 的开发为未来蛋白质动态研究和应用奠定了坚实基础。
docker容器的通讯——内部访问外部
《容器访问外部世界：》 原理：NAT地址转换 1.物理机可以连接外网 2.docker run -it busybox ip a 容器可以访问外网 3.查看iptables策略，了解策略原理 iptables -t nat -s -A POSTROUTING -s 172.17.0.0/16 ! -o docker0 -j MASQUERAD...
OpenClaw实战三｜电商自动化AI工具：自动上下架+智能客服+订单统计，小店运营效率直接翻3倍
对电商小团队、夫妻店、个人商家来说，最缺的不是流量，而是省时间的工具。OpenClaw这套电商自动化AI工具，不用懂代码、不用买昂贵的SaaS软件，一台服务器、简单配置，就能把最耗时间的工作全部交给AI。人只做最有价值的事：选品、拍图、搞流量、处理复杂售后，剩下的上下架、回复、统计，全都让AI帮你打工。
Docker中的Container如何与外网联系
各个容器使用Linux的veth技术与docker0产生了连接，通过docker0来进行转发则互相连通。而docker0再进过Linux的iptables进行NAT转换，达到了与外网连通 如下图所示： 我们可以通过docker network ls命令查看当前docker的网络连接，其中bridge就是container所使用的网络 通过docker network inspe...
[低代码 + AI] 明道云与 Dify 的三种融合实践方式详解
融合方式技术路径优点局限或注意事项UI 嵌入iframe 表单嵌入快速集成、用户体验一致无法自定义交互逻辑明道云调用 DifyAPI 请求节点工作流自动化、逻辑灵活有 timeout 限制、需优化 promptDify 调用明道云插件或 API 调用节点可查询实际业务数据、增强 AI 智能需理解明道云 API 结构、权限设置复杂明道云与 Dify 的结合为低代码平台注入了智能动力。
Vue - 简约大气 404 页面
效果图 实现代码 复制即可。 <template> <div> <div class="error"> <!-- 图片可保存到本地 --> <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210715111039922.png"> <p>抱歉！你访问的页面不存在或已删除 :( </p> <span class="back" @click="go(
十三、Docker容器网络与通信原理深度解析-1-docker-container-network-model-deep-dive
Docker 容器网络模型深度解析：从 Linux 内核到生产实践的网络架构完整指南
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
Docker 学习：术语、使用、Compose、Swarm
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app），更重要的是容器性能开销极低。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
10分钟带你了解docker网络详解
Docker四种网络模式 （1）概要讲述 1、host模式 host网络模式需要在容器创建时指定–network=host hots模式是和宿主机公用一个网段和端口，缺陷是会隔离性差，会占用宿主机的端口，做不到自定任意端口。优点，无需做网络策略，只要能访问到宿主机，就能访问到容器 2、container模式 这个模式是两个容器之间可以相互通信，虽然是两个容器，但可以理解为在同一容器里面，可以用localhost访问。两个容器除了网络方面，其他的如文件系统、进程列表等还是隔离的。 3、none模式 使用
jre9下载 jdk9
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容器访问外网
在容器建立端口映射后都会开启，无论使用哪一个都可以与内网进行通讯。那个传输速录高走那个。在生产环境中，我们的容器不可能都在同一个系统中，所以需要容器具备跨主机通信的能力。在高版本中可以开启内核中的iptables。添加地址伪装策略来完成容器网文外网。容器的接口直接与主机网卡连接，无需。）这个模型对容器网络进行了抽象。，直接使用物理接口，性能极好。网络在二层上是隔离的，所以不同。：容器网络栈，包含容器接口、会独占主机网卡，但可以使用。可以将物理二层网络划分为。个逻辑网络，彼此隔离，主机上各添加一块网卡，
docker compose配置容器只允许指定的外部IP访问
docker容器网络配置
容器安全拾遗 - Rootless Container初探
近期Docker 19.03中发布了一个重要的特性 “Rootless Container支持”。趁着五一假期，快速验证一下。本文参考了Experimenting with Rootless Docker一文的内容，并且补充了更多的细节和上手内容。 Rootless容器背景与架构 Docker和Kubernetes已经成为企业IT架构的基础设施，其自身安全越来越被关注。Docker基于L...
Ubuntu服务器间流量防护：iptables生产级实战指南
服务器间流量防护是现代云原生架构中保障服务稳定性的关键环节，其核心在于对内网通信的精细化治理，而非仅依赖传统边界防火墙。基于Linux内核的iptables机制，可通过FORWARD链精准控制跨主机数据包流向，结合state状态匹配、limit速率限制、string内容识别等模块，实现连接准入、健康检查限速、协议层校验等技术能力。该方案在Docker容器网络、Kubernetes Service流量及混合虚拟化环境中均具备强适配性，尤其适用于以Ubuntu为基座的生产集群。本文聚焦真实压测验证的三层防护模板
云服务器docker安装hadoop单机并使用外网访问hadoop
本教程仅供本地测试所以省事安装在docker里面 一：安装docker内容省略 二：docker安装hadoop(需要进行端口映射)==> docker run -i -t -p 50070:50070 -p 9000:9000 -p 8088:8088 -p 8040:8040 -p 8042:8042 -p 49707:49707 -p 50010:50010 -p 50075:50075 -p 50090:50090 --name hp sequenceiq/hadoop-docker:
[Docker Swarm] 搭建docker Swarm
搭建前准备： manager node: Centos 7 worker node: Centos 7 由于比较熟悉iptables，这里决定先将firewalld关闭，然后安装iptables来使用，分别在manager node 和worker node中运行以下命令 Systemctl stop firewalld Systemctl disable firewalld yum install iptables-services -y systemctl...
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