27、Mac OS X 防火墙设置全攻略

Mac OS X 防火墙设置全攻略

1. 端口扫描工具

在旧版本的 OS X(早于 Tiger)中,若未安装 BSD 子系统,则无法进行端口扫描。不过,BSD 子系统通常是默认安装的。但如果在系统升级到新版本 OS X 时,该子系统未被明确安装,那么在某些情况下它可能不会被安装。

Network Utility 虽然功能强大,但运行速度较慢。若想进行快速且简便的端口扫描,可以使用隐藏的命令行扫描工具 stroke。它是 Mac OS X 自带端口扫描器的命令行版本,独立于图形用户界面(GUI),因此运行速度更快。stroke 位于 /Applications/Utilities/Network Utility.app/Contents/Resources 文件夹中。要调用 stroke 命令,需使用 Terminal 应用程序。

例如,若要扫描邮件服务器的 25(SMTP)到 80(HTTP)端口,查看哪些服务在哪些端口上监听,可在 Terminal 中输入以下命令:

Stroke mail.mydomain.com 25 80

此命令的输出结果与 Network Utility 类似,但由于是从命令行执行,速度会更快。示例输出如下:

Port Scanning host: 208.57.132.195
         Open TCP Port:         25
         Open TCP Port:         53
         Open TCP Port:         80
【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(图像与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,兼顾易用性与扩展性。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】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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