FreeBSD网站平台建设全过程（五、安装配置E-mail服务器）

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第五步：安装配置E-mail服务器
ylf 写于2003年6月

演示地址：http://baihua.3322.org/cgi-bin/sqwebmail
iceblood前辈制作的qmail安装包使安装qmail邮件服务器简化了许多，只是sqwebmail汉化的好像有点问题，我下载了一个汉化好的 sqwebmail，将它填入iceblood前辈的安装包内，可以随安装包一次安装完成。为了提供邮箱注册功能，我使用了最新版本的 vqregister-2.5，并将其界面进行了简单的汉化。

本E-mail服务器包含的功能
1、Qmail帐号与系统帐号的分离。
2、Qmail邮件列表功能。
3、Qmail自动回复功能。
4、对vpopmail的支持。
5、邮件帐号WEB管理方式。
6、邮件的WEB使用方式，如：WEB发邮件，查看邮件。
7、能任意调整WEB的CGI以及HTML路径。
8、SMTP服务的密码验证功能,能有效的防止别人利用自己的服务器发送匿名信。
9、选择性安装webmail。
10、对虚拟域的支持。
11、增加qmail的管理脚本，安装后可以运行qmail start|stop|restart来管理qmail。
12、全面支持Mysql数据库，只要在SQL设置区里打开数据库的支持，并设置好数据库密码，就可以支持数据库了。
13、增加了QmailAdmin和sqwebmail的中文界面！！[新]
14、对很多包有是否安装的可选择余地！[新]
以上为iceblood前辈制作的qmail安装包v1.5.3自带功能。
在此基础上我添加了修改过的sqwebmail的中文界面并增加了邮箱注册功能（中文界面）。

下载qmail安装包1.5.3
ftp://baihua.3322.org/pub/server/Qmail_setup-v1.5.3.tar.gz
下载修改过的汉化安装包sqwebmail-3.5.0
ftp://baihua.3322.org/pub/server/sqwebmail-3.5.0-cn.tar.gz
下载我汉化后的vqregister-2.5
ftp://baihua.3322.org/pub/server
英文原版vqregister-2.5下载地址
http://inter7.com/vqregister.html

首先把下载的安装文件上传到/home/ylf/app目录
解压缩qmail_setup-v1.5.3安装包
# cd /home/ylf/app
# tar zxvf qmail_setup-v1.5.3.tar.gz
进入解开的目录
# cd Qmail_setup
将新的sqwebmail中文安装包拷到此目录
# cp ../sqwebmail-3.5.0-cn.tar.gz ./
编辑安装配置文件setup
# vi seutp
按系统情况修改如下内容：（这里是我的配置）

# 操作系统类型为FreeBSD
_OS="FreeBSD"

# 默认语言为中文
_LANG="CN"

# 不安装apache
_INSTALLAPACHE="NO"

# 添加qmail用户
_ADDQMAILUSERS="YES"

# 域名
_DOMAIN=mail01.3322.org

# 邮箱管理员密码
_MAILPASSWD=1234

# CGI路径
_CGIBIN=/usr/local/www/cgi-bin

# Html路径
_HTMLPATH=/usr/local/www/data


###########--------Advanced set--------#################
# 设置邮箱容量50M
_MAILSIZE=50000000
# enable virutal domain lookup via reverse ip address lookup for virtual domains. "y" and "n"
_USERCRUISE=n
# apache 安装路径
_APACHEPATH=/usr/local
# 不使用系统用户验证
_SYSTEMPASS=n
# 安装 vpopmail
_VPOPMAIL="YES"
# 安装 ezmlm
_EZMLMIN="YES"
# ezmlm coding
_EZMLM=ch_GB
# 安装 autorespond
_AUTORESPOND="YES"
# 安装 QmailAdmin
_QMAILADMIN="YES"

##########--------SqWebMail set--------#############
# 安装 webmail
_WEBMAIL="YES"
# webmail coding set.have "iso","gb2312","big5" and more.
_MIMESET=gb2312
# webmail use SSL,"YES" or "NO"
_WEBHTTPS="NO"

##########--------SQL set---------################
# 使用数据库
_SQL=y
# mysql 主机
_SQLHOST=localhost
# mysql 用户
_SQLUSER=root
# mysql 密码
_SQLPASS=123456
# include path
_INCDIR=/usr/local/include/mysql
# lib file path
_LIBDIR=/usr/local/lib/mysql


然后在安装脚本里找到下面几句
tar xzf sqwebmail-3.3.7.20020910.tar.gz
cd sqwebmail-3.3.7.20020910
if [ "$_LANG" = "CN" ]; then
cp /tmp/iceblood/Qmail_setup/iceblood/sqwebmailcn/*.html sqwebmail/html/en-us
fi

将其改为
tar xzf sqwebmail-3.5.0-cn.tar.gz
cd sqwebmail-3.5.0
#if [ "$_LANG" = "CN" ]; then
#cp /tmp/iceblood/Qmail_setup/iceblood/sqwebmailcn/*.html sqwebmail/html/en-us
#fi

改好后保存。这样安装包就可以自动安装新的sqwebmail程序。

让setup可执行
# chmod 700 setup
执行setup安装
# ./setup
安装完成后系统自动运行qmail程序。可以通过qmail start|stop手动启动或停止qmail程序。

测试
因为我们前面设置了虚拟主机www01.3322.org 和 www02.3322.org，他们的文档目录不是安装qmail时所指定的目录。为了保证邮件访问正常，我们再添加一个虚拟主机mail01.3322.org,
将它的文档目录指向/usr/local/www/data：
先到希网申请一个域名，我们假设它是mail01.3322.org

编辑/usr/local/etc/apache/httpd.conf
# vi /usr/local/etc/apache/httpd.conf
添加下面一段
<VirtualHost *>
ServerAdmin webmaster@mail01.3322.org
DocumentRoot /usr/local/www/data
ServerName mail01.3322.org
ErrorLog /var/wwwlogs/mail01.3322.org.error.log
CustomLog /var/wwwlogs/mail01.3322.org.log common
</VirtualHost>

重新启动apache
# /usr/local/etc/rc.d/apache.sh stop
# /usr/local/etc/rc.d/apache.sh start

首先确认mail01.3322.org已经正确指向了你的主机ip地址。然后在浏览器地址栏输入http://mail01.3322.org/cgi-bin/qmai...g，密码是1234。
建立一个新用户，然后在浏览器地址栏输入http://mail01.3322.org/cgi-bin/sqwebmail
以你新建立的用户登录，就可以收发邮件了！

关于SMTP验证的问题：
网上有很多讨论关于qmail安装包的smtp验证有问题的文章，我经过反复测试，发现iceblood前辈的安装包本身并没有问题，问题出在 foxmail上，如果你使用Foxmail4.2发邮件，不需要在smtp验证添任何内容就能发出去；如果是使用outlook，不添或添错了smtp 验证内容都发不出去。大家可以试试。所以我这里没有给qmail-smtp打补丁。（iceblood前辈的安装包不同版本之间好像有区别，建议大家下载 我这个）

安装vqregister-2.5
vqregister-2.5是vqsignup的升级版本，提供qmail邮箱注册功能。
进入vqregister-2.5安装目录
# cd /home/ylf/app/vqregister-2.5-cn

编译安装前需要修改两个文件
修改register.c文件
# vi register.c
找到下面一行
eret = execl("/var/qmail/bin/qmail-remote", "/var/qmail/bin/qmail-remote", p, "register@inter7.com", cemail, NULL);
将里面的qmail路径指向正确的路径，这里改为
eret = execl("/usr/local/qmail/bin/qmail-remote", "/usr/local/qmail/bin/qmail-remote", p, "register@inter7.com", cemail, NULL);

修改安装配置文件Makefile
# vi Makefile
找到这几行
DEFS = -I$(VDIR)/include -I/usr/local/mysql/include

LIBS = -L$(VDIR)/lib -lvpopmail -lcrypt -L/usr/local/mysql/lib/mysql -lmysqlclient

INSTALL_DIR = /usr/local/apache/cgi-bin/vqregister

将它们改成实际路径，这里是
DEFS = -I$(VDIR)/include -I/usr/local/include/mysql

LIBS = -L$(VDIR)/lib -lvpopmail -lcrypt -L/usr/local/lib/mysql -lmysqlclient

INSTALL_DIR = /usr/local/www/cgi-bin/vqregister

编译安装
# make install

安装完成后需要编辑vqregister的配置文件
# cd /usr/local/www/cgi-bin/vqregister
# vi vqregister.conf
修改下面几项

# 设置管理信息
AdminEmail postmaster@mail01.3322.org

# 设置邮箱使用的域名
AllowDomain mail01.3322.org

其它项目可根据注释修改，不改也行，直接保存即可。

测试vqregister
在浏览器地址栏输入http://mail01.3322.org/cgi-bin/vqre.../vqregister.cgi ，按要求添入注册信息，提交后显示注册成功信息，证明你的vqregister安装成功！如果出现错误，请按提示检查注册信息或检查 vqregister.conf文件。
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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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前段时间面试了一个小伙子，他有三四年嵌入式软件开发经验的了，随意问了一个问题： MCU软件的变量是存在哪的，RAM还是ROM？ 他犹豫了会，说是ROM。 接着我问他RAM和ROM有什么区别，他“呃”了几下，然后就没然后了…… 很多人在“专注”开发自己负责的模块功能，很少关注这些概念，但做嵌入式开发的，我们经常会遇到诸如ROM、RAM、EEPRM、FLASH……这样的概念。 它们分别是什么，有什么区别呢？ 今天我就将它们彻底地讲个明白。 1. Computer Memory ROM、RAM、EEPRM、FL

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一、FLASH常用制作软件；FLASH8,FLASH CS3软件说明：我想大家基本上都用这两个软件吧（这里值得一说的是，如果你在用中文版的时候出现BUG，如无法导入位图，视频，无法发布EXE文件，这就是可能制作FLASH汉化版中存在的BUG了，所以这里建议使用FLASH英文原版，至少不会有这样的问题出现）下载地址：FLASH8英文版：http://down.chinaz.com/soft/8156...

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flash 一些应用

<br />一、文字快速分配到各层<br />1.输入几个文字，ctrl+b打散一次。这时看到的文字是分离开的，而且也是选中的状态。<br />2.在这些文字（不要取消选中状态）上右击选择“分配到层”。操作过“时间轴”中就会多出几个层，每个层都是以打散后的文字命名的。<br /><br />二、导入swish制作的文字特效<br />1.在swish中制作你需要的文字特效，ctrl+e导出为.swf格式的文件。<br />2.在FLASH中ctrl+f8新建一个MC。<br />3.打开这个新建的MC，并导

起跑线的专栏 1079

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解决Linux下Flash文字不能显示的问题 来源： http://roclinux.cn/?p=1189 本文章属于《Linux大棚》博客，博客地址为http://roclinux.cn。文章作者为rocrocket。为了防止某些网站的恶性转载，特在每篇文章前加入此信息，还望读者体谅。 === [正文开始] 看到一位朋友的文章，解决我的一个棘手问题。非常感谢。转贴在此，留作纪念:) ...

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