linode centos6.2 iptab…

本文介绍了一种解决iptables启动时出现特定错误的方法。通过在iptables的启动脚本中添加对security表的支持,可以修复启动过程中的错误信息,确保防火墙服务正常运行。

在启动iptables时,出现了Setting chains to policy ACCEPT: security raw nat[FAILED]filter

vi /etc/init.d/iptables 找到

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for i in $tables; do
        echo -n "$i "
        case "$i" in
            raw)
                $IPTABLES -t raw -P PREROUTING $policy \
                    && $IPTABLES -t raw -P OUTPUT $policy \
                    || let ret+=1
                ;;

加入以下内容到“case "$i" in”下面:

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security)
       $IPTABLES -t filter -P INPUT $policy \
           && $IPTABLES -t filter -P OUTPUT $policy \
           && $IPTABLES -t filter -P FORWARD $policy \
           || let ret+=1
       ;;

结果

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for i in $tables; do
    echo -n "$i "
    case "$i" in
        security)
            $IPTABLES -t filter -P INPUT $policy \
                && $IPTABLES -t filter -P OUTPUT $policy \
                && $IPTABLES -t filter -P FORWARD $policy \
                || let ret+=1
            ;;
        raw)
            $IPTABLES -t raw -P PREROUTING $policy \
                && $IPTABLES -t raw -P OUTPUT $policy \
                || let ret+=1
            ;;

保存后,重启则可
service iptables restart

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是一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。进一步地,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:具备一定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,并可进一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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