iptables场景一(中)

一 解决本机无法访问本机
1、问题现象
[root@localhost ~]# telnet 127.0.0.1 22
Trying 127.0.0.1...
无响应
2、解决方法
[root@localhost ~]# iptables -I INPUT -i lo -j ACCEPT
[root@localhost ~]# telnet 127.0.0.1 22
Trying 127.0.0.1...
Connected to 127.0.0.1.
Escape character is '^]'.
SSH-2.0-OpenSSH_6.6.1
 
二 解决本机无法访问其他主机
1、问题现象
[root@localhost ~]# curl http://www.imooc.com
无响应
 
2、解决方法
[root@localhost ~]# iptables -I INPUT -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT
[root@localhost ~]# curl -I http://www.imooc.com
HTTP/1.1 200 OK
Server: nginx
Date: Sat, 19 Aug 2017 01:11:30 GMT
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Connection: keep-alive
Vary: Accept-Encoding
Vary: Accept-Encoding
Set-Cookie: PHPSESSID=kri810qlngk8a1sn261mrmun12; path=/
Expires: Thu, 19 Nov 1981 08:52:00 GMT
Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0
Pragma: no-cache

 

Set-Cookie: imooc_uuid=1481b96a-a1dc-4337-bdde-57c2e74c8b40; expires=Sun, 19-Aug-2018 01:11:29 GMT; path=/; domain=.imooc.com
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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