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我也要
#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT
#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT
#/etc/rc.d/init.d/iptables save
重启计算机后，防火墙默认已经开放了80和22两个端口。
临时性的完全关闭防火墙，可以不重启机器：
#/etc/init.d/iptables status ## 查看防火墙状态
#/etc/init.d/iptables stop ## 本次关闭防火墙
#/etc/init.d/iptables restart ## 重启防火墙
永久性关闭防火墙：
#chkconfig --level 35 iptables off ## 注意中间的是两个英式小短线；重启
Linux&Unix
SAP S/4HANA BP主数据-CVI模型
SAP BP主数据介绍 ECC系统中的客户、供应商主数据的限制： •一个客户或供应商仅能有一个地址 •客户和供应商没有关联关系（同一个实体公司） •如果一家公司既是供应商也是客户需建立两个主数据（数据冗余） •属性无时间相关性 S4系统中BP优点： •一个BP可以扮演多个角色（个人，客户，供应商）且角色之间数据共享 •时间相关的属性 •统一的数据架构，无数据冗余 •CVI模型可以确保BP和客户/供应商数据同步 SAP BP主数据配置 •配置BP角色/角色类别 •配置BP角.
Centos查看端口占用情况和开启端口命令
Centos查看端口占用情况命令，比如查看80端口占用情况使用如下命令： lsof -i tcp:80 列出所有端口 netstat -ntlp 1、开启端口（以80端口为例） 方法一： /sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT 写入修改 /etc/init.d/iptables save 保存修改 service iptables restart 重启防火墙，修改生效 方法二： vi /etc/sysco
机器学习笔记之玻尔兹曼机(一)基本介绍
在受限玻尔兹曼机——模型表示(Representation)一节中以玻尔兹曼机为引，介绍了受限玻尔兹曼机。从本节开始，将正式介绍玻尔兹曼机。相比于它的表示和推断过程，我们更关注它在求解过程中出现的问题。
CENTOS 6.0 开放端口80 3306 22等 iptables
#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT 然后保存： #/etc/rc.d/init.d/iptables sa...
平衡电桥在高压绝缘检测中的动态切换策略与误差优化
本文深入探讨了平衡电桥在高压绝缘检测中的动态切换策略与误差优化方法。通过分析四种基本切换模式及智能切换时序设计，显著提升检测精度与范围。结合电阻选型黄金法则和软件补偿技术，有效降低测量误差，为电动汽车电池管理系统提供可靠的安全保障。
手机刷双系统
刷机教程（https://www.geekeyes.cn/forum.php/forum.php?mod=viewthread&tid=492） 解锁教程（http://www.gioov.com/index.php/1386） 解锁教程 cmd下 进入adb目录（ 如果环境变量配置了adb 可以直接在cmd 下输入命令） 手机连接电脑，确保usb 调试打开，然后手机连接电脑，...
Linux - iptables
一、iptables 简介 二、iptables规则原理和组成 1、netfilter和iptables 2、iptables的4张表和5条链 iptables规则组成： 组成部分：四张表+五条连（Hook point）+规则 mangle表：修改数据包，改变包头中内容（TTL、TOS、MARK） raw表：数据包状态的跟踪和分析 filter表：访问控制、规则匹配 nat表：地...
锂电池寿命预测 | Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测（NASA数据集）
锂电池寿命预测 | Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测（NASA数据集）
linux开启端口命令 iptables 打开 查看
打开指定端口：/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #80为指定端口 将更改进行保存：/etc/rc.d/init.d/iptables save 或直接在/etc/sysconfig/iptables中增加一行： -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 80
【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(2)命令行选项
本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行 LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。
数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3
本文基于Kaggle笔记本数据集（1303条记录，13个变量），使用Python进行数据可视化分析。通过自定义函数预处理了CPU频率、内存类型等关键特征，利用Seaborn和Matplotlib绘制了品牌分布、内存类型占比、价格影响因素等可视化图表。研究发现：1）Dell和Lenovo市场份额最大；2）SSD是主流存储类型；3）高RAM配置普遍采用SSD；4）Intel处理器占据绝对优势。分析揭示了不同品牌、配置与价格的关系，为消费者购买决策和市场策略制定提供了数据支持。
linux修改端口80,linux下如何修改iptables开启80端口
linux下如何修改iptables开启80端口最近在做本地服务器的环境，发现网站localhost能正常访问，用ip访问就访问不了，经常使用CentOS的朋友，可能会遇到和我一样的问题。开启了防火墙导致80端口无法访问，刚开始学习centos的朋友可以参考下。www.2cto.com经常使用CentOS的朋友，可能会遇到和我一样的问题。最近在Linux CentOS防火墙下安装配置 ORACLE...
[Dify] 如何构建一个带评分功能的 Dify AI 教练系统
本文介绍如何利用Dify开源平台构建具备自动评分功能的AI教练系统。系统通过Prompt设计AI教练角色，使用OpenAPI定义评分工具接口，结合工作流编排实现提问、回答收集、评分和反馈的全流程。文章详细讲解了从AI教练身份设定、多维度评分标准设计到前端可视化展示的实现方法，并提供了可扩展建议，适用于语言训练、面试模拟等多种场景。该系统展示了Dify平台在构建智能化评估应用方面的优势，实现零代码开发专业AI教练解决方案。
教你如何用命令行方式关闭CentOS防火墙
本教程教你如何用命令行方式关闭CentOS防火墙。 在防火墙中开放端口80和端口22的方法 #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT #/etc/rc.d/init.d/iptables save 重启计算机后，防火...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
centos使用php命令行模式,用命令行方式关闭CentOS防火墙
#/sbin/iptables-IINPUT-ptcp--dport80-jACCEPT#/sbin/iptables-IINPUT-ptcp--dport22-jACCEPT#/etc/rc.d/init.d/iptablessave重启计算机后，防火墙默认已经开放了80和22两个端口。临时性的完全关闭防火墙，可以不重启机器：#/etc/init.d/iptab...
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
linux关闭开发者模式的命今,CentOS防火墙用命令行方式关闭的方式
#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT#/etc/rc.d/init.d/iptables save重启计算机后，防火墙默认已经开放了80和22两个端口。临时性的完全关闭防火墙，可以不重启机器：#/etc/init.d/iptab...
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")
【linux】用命令行方式关闭CentOS防火墙
#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT #/etc/rc.d/init.d/iptables save 重启计算机后，防火墙默认已经开放了80和22两个端口。 临时性的完全关闭防火墙，
ceph存储 用命令行方式关闭CentOS防火墙
#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT #/etc/rc.d/init.d/iptables save 重启计算机后，防火墙默认已经开放了80和22两个端口。 临时性的完全关闭防火墙，
Cppcheck实战：嵌入式C代码静态分析、集成与误报治理
在软件开发中，代码质量保障是永恒的课题。静态代码分析作为一种无需编译即可检测缺陷的技术，能够在编码早期发现数组越界、空指针解引用、内存泄漏等隐患，对资源受限、交叉编译的嵌入式系统尤其重要。Cppcheck作为一款开源C/C++静态分析工具，凭借不依赖目标编译器、可独立运行的特点，成为嵌入式开发者提升代码质量的实用选择。它通过符号执行与轻量级数据流分析，帮助团队在硬件在环测试之前消除大量确定性错误。实际落地时，需要合理配置平台参数、预定义宏和头文件路径，并通过抑制机制治理误报，同时接入CI流水线实现持续质量门
linux关闭防火墙命令
1. Linux系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 6.5 (Santiago) 临时关闭防火墙命令：service iptables stop service ip6tables stop 永久关闭防火墙命令：chkconfig iptables offchkconfig ip6tables off 查看防火墙状态命令：serv...
Linux防火墙端口开发与关闭（CentOS 7）
1、首先确认防火墙已经启动 [root@node1 ~]# systemctl status firewalld ● firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/firewalld.service; disabled; vendor prese
CentOS防火墙操作
用命令行方式关闭CentOS防火墙 #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT #/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT #/etc/rc.d/init.d/iptables save 重启计算机后，防火墙默认已经开放了80和22两个端
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