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如何搭建虚拟专有网络访问公司内网

前言 因为公司开发都是内网环境,以往居家办公或非公司环境,都需要进行远程到公司电脑进行办公,为了方便部门同事出差驻场开发,搭建了虚拟专有网络 在实际搭建过程中使用了OpenVPN和SoftEtherVPN...easy-rsa\\pki\\easytls\\tls-auth.key" 0 cipher AES-256-CBC duplicate-cn 右击openpvn托盘图标点击链接,显示绿色代表连接成功 进入网络适配器...server这台主机,要么关闭防火墙,要么使用10.8.0.1vpnIP访问 客户端 下载openvpn安装包运行,默认选项,直接install 拷贝服务器端ca.crt、CLIENT.crt、CLIENT.key...向导提示,选择安装【远程访问VPN Server】 向导提示,启用L2TP功能 向导提示,禁用Auzre云 进入管理虚拟HUB-管理用户,创建用户 进入管理虚拟HUB-虚拟NAT和虚拟DHCP服务器,...pwd=zswc 选择VPN Client安装 打开创建连接,输入对应ip,端口号,虚拟hub名,用户名密码 会提示你初始化网络适配器,等待即可 直接双击连接vpn,成功后会提示分配vpnip

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教你NAS网络存储中如何实现外网访问

使用远程访问功能,你可以随时随地访问TNAS 设备,通过远程访问,你可以在家或在办公室以外地方轻松访问TNAS。...6.png 需要注意是如你在本地网络使用TNAS mobile 应用程序与TNAS 设备连接过,TNAS mobile 应用程序将自动记录TNAS 设备信息,在需要远程访问时,你可以在TNAS mobile...1.打开路由器自带动态DNS功能(这个功能是为了可以在网络动态IP地直变化时,可以同步更新到二级域名中,这样无论IP如何更改,都可以通过二级域名访问到我们公网IP)。...7.png 2.端口转发(我们也可以直接打开路由器DMZ主机功能,只开放有限几个端口用于NAS访问即可。NAS上默认端口也要改掉,比如80、8080等,一定要改掉)。...8.png 经过以上两步,就可以在外网自由访问内网NAS上文件了。

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0766-6.3.3-如何实现Kafka跨网络访问

,但对于外网环境出于安全考虑,只允许通过安全协议访问Kafka集群,本文档介绍如何基于双网卡来配置Kafka。...2.在集群外节点配置主机名和外网ip映射如下: ? 3.在此处对内外网环境做验证 ? ? 由上图可以看到,外网客户端节点只能访问192.168.0.*,而无法访问192.168.1....注:advertised_listeners 是对外暴露服务端口,真正建立连接用是 listeners,listeners中配置监听,如果不发布到advertised_listeners中是无法直接访问...端口只绑定在内网ip上,9797端口绑定在所有ip上,让外网环境只能够通过安全协议来访问Kafka,如下: ?...2.针对advertised.listeners= SASL_PLAINTEXT://hostname:9797配置,主要是通过域名映射方式,通过客户端配置外网IP与域名hosts映射,保证外网客户端能够访问

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墨迹天气:高并发访问下,如何保证网络稳定?

但与此同时,高并发访问、海量数据也带来一系列网络问题。...互联港湾全国承载网 墨迹天气通过采用互联港湾云网络解决方案,高效地应对了高并发访问和数据风暴。...页面响应快速流畅,呈现效果清晰生动,访问体验得到了极大改善,促进了用户活跃度和黏性进一步提升,并激发了大量潜在用户关注,市场影响力进一步扩大。...同时,网络复杂度降低,墨迹天气运行管理维护成本也显著降低,安全性和可用性大幅提高。 在移动互联网浪潮中,访问体验已然成为用户关注焦点。...墨迹天气表示,作为贴心伙伴,互联港湾真正做到按需服务,云网络解决方案高效可靠,网络优质稳定,确保跨不同终端设备、不同运营商用户快速访问,实现流畅、便捷访问体验。 -END-

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墨迹天气:高并发访问下,如何保证网络稳定?

但与此同时,高并发访问、海量数据也带来一系列网络问题。...互联港湾全国承载图 墨迹天气通过采用互联港湾云网络解决方案,高效地应对了高并发访问和数据风暴。...页面响应快速流畅,呈现效果清晰生动,访问体验得到了极大改善,促进了用户活跃度和黏性进一步提升,并激发了大量潜在用户关注,市场影响力进一步扩大。...同时,网络复杂度降低,墨迹天气运行管理维护成本也显著降低,安全性和可用性大幅提高。 在移动互联网浪潮中,访问体验已然成为用户关注焦点。...墨迹天气表示,作为贴心伙伴,互联港湾真正做到按需服务,云网络解决方案高效可靠,网络优质稳定,确保跨不同终端设备、不同运营商用户快速访问,实现流畅、便捷访问体验。 -END-

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容器网络访问控制机制分析

那么面对上述挑战,容器环境访问控制机制应该作何改变呢? 二、容器环境下防火墙 防火墙是实现访问控制不可或缺手段,它与网络环境是息息相关网络环境变化会对其提出一些新要求。...容器间流量可见性差,为了检测和防护看不见流量,我们想到了引流,但大范围引流很容易制造出新瓶颈点,这在东西流量剧增微服务环境下也不太现实 但不管如何变化,通过防火墙实现网络访问控制功能没有变化,只是对防火墙实现方式提出了新挑战...三、容器环境下访问控制机制 访问控制和网络隔离做为计算机网络两大防护手段,由于篇幅原因,在此我们只谈访问控制,以Kubernetes为例来说明。...Weave Network访问控制流程如下图所示: ? 四、NetworkPolicy配置 这章节主要来说明如何使用NetworkPolicy来做访问控制。...比如Kubernetes给出 NetworkPolicy提供网络层以及传输层访问控制,另可借助网络插件本身策略就可以实现应用层访问控制。

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卷积神经网络经典结构(二)

正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分,本次将详细介绍卷积神经网络经典网络模型案例分析,包括Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network、残差网络模型...实际上,此后卷积神经网络大体都是遵循这一网络构建基本思路。...3 Network-In-Network网络模型 •结构 Network-In-Network (NIN) 是由新加坡国立大学LU实验室提出异于传统卷积神经网络一类经典网络模型,它与其他卷积神经网络最大差异是用多层感知机...4 残差网络模型 •优势 由于残差网络很好解决了网络深度带来训练困难,它网络性能(完成任务准确度和精度)远超传统网络模型,曾在ILSVRC2015和LOCO 2015竞赛检测、定位和分割任务中纷纷斩获第一...•深度残差网络 其实,He等人提出深度残差网络与高速公路网络出发点极其相似,甚至残差网络可以看作是高速公路网络一种特殊情况。在高速公路网络携带门和变换门都为恒等映射时,公式可表示为: ?

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Docker 容器如何访问外部网络以及端口映射原理?

写在前面 整理 Docker 容器如何访问外部网络端以及口映射原理做简单分享 理解不足小伙伴帮忙指正 不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情时候,眼前风景已经和从前不一样了。...——村上春树 正常情况下,在 Docker 中启动一个容器,这个容器可以自动访问外部网络,今天就来看看 docker 中容器是如何访问外部网络?...baidu.com 是如何发生?...这个规则允许位于 Docker 桥接网络容器访问外部网络和互联网资源。 目标命名空间中流量将通过默认网关走网桥 IP 地址转发到根命名空间中,并通过根命名空间中网络设备连接到互联网。...即从容器网段出来访问外部网络包,都要做一次MASQUERADE,即出去包都用主机IP地址替换源地址。

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卷积神经网络经典结构(一)

正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分,本次将详细介绍卷积神经网络经典结构,小结部分将前述基础理论篇讲解链接附上,方便大家进行参考。 ?...不过,由于现代卷积神经网络拥有多层甚至超多层卷积操作,随着网络深度加深,后层神经元在第一层输入层感受野会随之增大。...也就是说,小卷积核(如3×3)通过多层叠加可取得与大卷积核(如7×7)同等规模感受野,此外采用小卷积核可带来其余两个优势:第一,因小卷积核需多层叠加,加深了网络深度进而增强了网络容量和复杂度;第二,增强网络容量同时减少了参数个数...直到第五层,更具有分辨能力模式被卷积网络所捕获——以上这些观察就是深度网络中特征层次性。...另外,得益于卷积网络特征层次特性使得不同层特征可信息互补,因此对单个网络模型而言“多层特征融合”往往是一种很直接且有效网络集成技术,对于提高网络精度通常有较好表现。

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如何用飞桨实现 Bengio 经典神经网络语言模型?

为更好计算,利用条件概率公式和链式法则,按照从左到右句序,可以将公式转换成: ? 题变成了如何求解: ?...神经网络语言模型架构 接下来简单介绍一下这里要实现网络结构,借鉴自 Bengio 经典论文 A Neural Probabilistic Language Model 中模型。 ?...整个结构非常简单,接下来就来看看如何用 飞桨来实现这个结构吧,同时介绍以下 飞桨基本思想,和一般训练流程。...这次在这里介绍神经网络语言模型,并通过 飞桨来实现了一个简单小例子,主要想做是: 第一,语言模型任务在 NLP 领域很重要,想首先介绍一下; 第二,Bengio 这篇神经网络语言模型论文非常经典,...,更直观了解一个飞桨程序是如何构建,也为之后讲解飞桨更复杂程序打下基础。

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CPU是如何访问内存

希望可以做个内存管理系列,从硬件实现到底层内存分配算法,再从内核分配算法到应用程序内存划分,一直到内存和硬盘如何交互等,彻底理解内存管理整个脉络框架。本节主要讲解硬件原理和分页管理。...CPU通过MMU访问内存 我们先来看一张图: ? 从图中可以清晰地看出,CPU、MMU、DDR 这三部分在硬件上是如何分布。...首先 CPU 在访问内存时候都需要通过 MMU 把虚拟地址转化为物理地址,然后通过总线访问内存。...所以搞懂了 MMU 如何把虚拟地址转化为物理地址也就明白了 CPU 是如何通过 MMU 来访问内存。...其中p1用来访问外部页表索引,而p2是是外部页表页偏移。 ? ?

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CPU是如何访问内存

希望可以做个内存管理系列,从硬件实现到底层内存分配算法,再从内核分配算法到应用程序内存划分,一直到内存和硬盘如何交互等,彻底理解内存管理整个脉络框架。本节主要讲解硬件原理和分页管理。...CPU通过MMU访问内存 我们先来看一张图: ? 从图中可以清晰地看出,CPU、MMU、DDR 这三部分在硬件上是如何分布。...首先 CPU 在访问内存时候都需要通过 MMU 把虚拟地址转化为物理地址,然后通过总线访问内存。...所以搞懂了 MMU 如何把虚拟地址转化为物理地址也就明白了 CPU 是如何通过 MMU 来访问内存。...其中p1用来访问外部页表索引,而p2是是外部页表页偏移。 ? ?

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小白也能看懂网络基础 03 | OSI 模型是如何工作经典强推)

网络世界 2.OSI模型如何诞生 通过前面的内容,我们了解到了,网络所有设备都具有网络硬件和软件这些特征,它们需要一种通用规则,才能实现彼此之间友好交流。...层级之间分工明确,不会出现工作冲突问题。因此,那些需要使用不同协议来完成不同任务会变得更容易执行。 问题: 高带宽应用导致网络速度「变慢」,问题出在哪一层?我们应该如何解决?...1.写在前面 我们平时是如何访问网页?...我们输入不同域名地址,访问是不同主机,比如,我输入https://sspai.com,这就是访问到了少数派家主机,这个主机收到了我们请求,发现我们想看少数派首页,因此,它就把首页给我们呈现出来了...因此,当我们访问 http://10.20.30.10/index.html 时候, 是同样可以实现访问到少数派首页

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基于PyTorch卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

本次博客将介绍如今图像识别领域十分经典一些CNN网络,虽然现在卷积网络框架也随着研究深入变得越来越复杂,但我们仍然可以在一些最新网络结构中发现它们身影,这些经典CNN网络有时候是整个算法提取特征骨架...本次博客基于代码实战复现经典Backbone结构,并基于PyTorch分享一些网络搭建技巧。 1.VGG 网络架构: VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成。...更深网络结构,相比于AlexNet只有5层卷积层,VGG系列加深了网络深度,更深结构有助于网络提取图像中更复杂语义信息。...3.1改进 以往瓶颈:深度网络不可控梯度消失,深层网络与浅层网络梯度相关性下降,网络难以训练。 ResNet改进:引入了一个残差映射结构来解决网络退化问题: 何为残差映射?...特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠 特征工程(七):图像特征提取和深度学习 如何利用全新决策树集成级联结构

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云原生RDS在k8s中实现

数据库这类型服务我们统称为有状态服务或者RDS服务。如何利用K8S平台特性,运行有状态RDS服务?...计算存储分离保证RDS数据一致 数据一致是有状态服务基础,在没有Docker和K8S平台时期,计算存储分离是早期IOE经典架构,计算和存储节点之间利用高速网络互联,如10GB万兆以太网,16GB...服务暴露 如何RDS实例通过k8s集群暴露到真实生产环境供业务访问?通常对于RDS实例资源使用方式,通过应用/客户端指定ip地址、端口和服务密码方式访问数据库实例。...我们通过容器化方式打包部署keepalived+keepalived-controller组件,提供RDS访问入口。 ?...利用Operator构建数据库业务应用 通过上文我们已知如何解决容器RDS资源配置一致、数据一致和访问入口一致,看起来似乎已经满足容器化云平台建设需求,但是很遗憾k8s只认得自身资源类型,比如pod

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3 个经典卷积神经网络案例分析

本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例,分析几类经典卷积神经网络案例。...在此请读者注意,此处分析比较并不是不同网络模型精度“较量”,而是希望读者体会卷积神经网络自始至今发展脉络和趋势。 这样会更有利于对卷积神经网络理解,进而举一反三,提高解决真实问题能力。...LRN 目前已经作为各个深度学习工具箱标准配置,将 k、n、α、β等超参数稍做改变即可实现其他经典规范化操作。...如当 “k = 0,n = N,α = 1,β = 0.5”时便是经典 l2 规范化: ?...03 Network-In-Network Network-In-Network(NIN) 是由新加坡国立大学 LV 实验室提出异于传统卷积神经网络一类经典网络模型,它与其他卷积神经网络最大差异是用多层感知机

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