linux 防火墙相关信息

本文提供了防火墙的基本操作方法,包括启动、停止、查看状态及规则等。还介绍了如何配置防火墙策略并使其在系统重启后依然生效。

1.查看防火墙是否启动:

service iptables status

未启动防火墙
启用防火墙
但是即使防火墙服务运行,也不一定起作用,还需要看防火墙规则的具体设置
2.查看防火墙配置规则

iptables -L

未配置防火墙规则
返回值如果显示没有防火墙规则,那就是不起作用;反之就是防火墙在起作用.
配置防火墙规则
3.防火墙停用命令

service iptables stop

4.变更防火墙策略并保存

vi /etc/sysconfig/iptables

5.启动防火墙


//启动防火墙
service iptables start
//使防火墙策略重启后也能生效
chkconfig iptables on

6.其他命令


//重启后生效
//开启 
chkconfig iptables on
//关闭
chkconfig iptables off
//即时生效,重启后失效
//开启
service iptables start
//关闭
service iptables stop 
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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