CentOS7使用firewalld打开关闭防火墙与端口

本文详细介绍了CentOS 7中firewalld服务的基本使用方法和服务管理工具systemctl的操作命令,包括启动、停止、重启服务及配置防火墙规则等。此外还提供了如何通过firewall-cmd命令来查看防火墙状态、打开端口、更新规则等内容。

1、firewalld的基本使用
启动: systemctl start firewalld
查看状态: systemctl status firewalld
停止: systemctl disable firewalld
禁用: systemctl stop firewalld

2.systemctl是CentOS7的服务管理工具中主要的工具,它融合之前service和chkconfig的功能于一体。
启动一个服务:systemctl start firewalld.service
关闭一个服务:systemctl stop firewalld.service
重启一个服务:systemctl restart firewalld.service
显示一个服务的状态:systemctl status firewalld.service
在开机时启用一个服务:systemctl enable firewalld.service
在开机时禁用一个服务:systemctl disable firewalld.service
查看服务是否开机启动:systemctl is-enabled firewalld.service
查看已启动的服务列表:systemctl list-unit-files|grep enabled
查看启动失败的服务列表:systemctl --failed

3.配置firewalld-cmd

查看版本: firewall-cmd --version
查看帮助: firewall-cmd --help
显示状态: firewall-cmd --state
查看所有打开的端口: firewall-cmd --zone=public --list-ports
更新防火墙规则: firewall-cmd --reload
查看区域信息:  firewall-cmd --get-active-zones
查看指定接口所属区域: firewall-cmd --get-zone-of-interface=eth0
拒绝所有包:firewall-cmd --panic-on
取消拒绝状态: firewall-cmd --panic-off
查看是否拒绝: firewall-cmd --query-panic

那怎么开启一个端口呢
添加
firewall-cmd --zone=public --add-port=80/tcp --permanent    (--permanent永久生效,没有此参数重启后失效)
重新载入
firewall-cmd --reload
查看
firewall-cmd --zone= public --query-port=80/tcp
删除
firewall-cmd --zone= public --remove-port=80/tcp --permanent
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的PSO-PNN混合模型项目,旨在通过粒子群优化算法(PSO)优化概率神经网络(PNN)的关键参数(如平滑因子),从而提升数据分类预测的精度泛化能力。文章阐述了项目背景、目标意义,分析了在高维复杂数据、样本不均衡、噪声干扰等挑战下的解决方案,并系统介绍了整体架构,包括数据预处理、PSO优化模块、PNN分类模型、适应度函数设计、并行计算优化及性能评估等核心组成部分。文中还提供了关键代码示例,展示了从数据标准化、模型构建到优化训练和性能评估的完整流程。; 适合人群:具备一定Python编程和机器学习基础,从事数据分析、智能算法研究或工程应用的研发人员、研究生及算法爱好者;尤其适合希望深入了解智能优化算法神经网络融合应用的中级学习者。; 使用场景及目标:①解决PNN模型依赖人工调参的问题,实现平滑因子的自动优化;②提升复杂、高维、小样本或不均衡数据下的分类准确率;③应用于金融风控、医疗诊断、工业故障检测等高精度分类场景;④学习PSOPNN协同机制及其工程实现方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例理论描述同步实践,重点关注适应度函数设计、PSO参数配置交叉验证的集成,调试时注意收敛性过拟合控制,以深入掌握该复合模型的优化逻辑应用技巧。
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