iptables 配置略记

使用iptables配置的频率非常低,但每次都要查一下资料,还是比较麻烦的。其实命令看起来繁琐,还是有规律可记的。
首先,iptables --help 下,看下大概的命令参数。

添加进入规则:
[b]iptables -A [chainname] -p [tcp] --dport [8081] -j ACCEPT[/b]
其中chainname,常用的就是INPUT,OUTPUT两种,通过iptables -L 可以查看到。入口规则,填INPUT。--dport填下访问的端口。
添加出口规则:
[b]iptables -A OUTPUT -p tcp --sport 8081 -j ACCEPT[/b]
类似于入口规则,只是 -A 变成了OUTPUT,--sport 写出去的端口

编辑完后,保存:/sbin/service iptables save

删除:
iptables -L --line-numbers查看一下当前的规则。
iptables -D [rulenum]

其它:
iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT
iptables -A OUTPUT -o lo -j ACCEPT
先把“回环”打开,以免有不必要的麻烦。

iptables -A INPUT -i eth+ -p icmp --icmp-type 8 -j ACCEPT
iptables -A OUTPUT -o eth+ -p icmp --icmp-type 0 -j ACCEPT
在所有网卡上打开ping功能,便于维护和检测。


其它的一些配置:
http://blog.chinaunix.net/uid-9950859-id-98279.html
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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