最近由于考试周临近,所以博客这边都没怎么更新,这回逮到机会赶紧更一篇。我其实一直有个需求,就是想在学校也能无缝接入家里的网络,访问NAS之类的设备,因此我一直想设置一个透明代理。于是最近断断续续研究了几天,总算是摸索出了一个让自己相对满意的透明代理方案,因此就抽空写了篇博客,权当记录。事先说明:这篇博客仅仅描述了一个透明代理方案,并不包含任何代理服务器搭建的内容。方案的大致结构如下图,具体细节和配置我会在后文中详叙。
启用了autoptimize来优化页面加载。其主要功能是优化压缩html,合并js和css代码,减少http请求次数,加快页面加载。 但启用后就发现页面加载存在异常,console有报错信息。
最近,一打开v2ray.exe就闪退,日志文件里也没有记录到错误信息,试了好久都找不到具体原因。后面尝试在控制台打开v2ray.exe,才发现具体的错误信息,然后问题也顺利解决了。
在kali更新到2020后,原本直接修改网络设置中代理的方法不再好使,转而需要用到proxychains,在kali2020中已自带,不需要再单独安装,此篇文章将介绍基于物理机v2ray代理的通过proxychains完成的科学冲浪方式
我用的是DNSPOD国内版,Linux系统,使用步骤: 先创建token,DNSPOD(国内版)创建token
image.png 一:功能介绍 系统状态监控 支持多用户多协议,浏览器可视化操作,无需敲命令 支持的协议:vmess、shadowsocks、dokodemo-door、socks、http、vless、trojan vmess 支持的传输配置:tcp(http伪装、tls)、kcp(伪装)、ws(tls)、http(tls)、quic(tls) 支持账号流量统计 支持自定义 v2ray 配置模板 支持 https 访问面板(需自备域名 + ssl 证书) 更多高级配置项,详见 v2-ui 测试环境:U
之前耳闻 nftables 是下一代 iptables 。前段时间配了一台主机,折腾成家里的软路由。就一并来尝鲜一系列新东西,其中就包括 nftables 。nftables 和 iptables 、ebtables 等一样,都是对底层 xtables 的封装,目前看来 nftables 比 iptables 更简洁易用,更易读,更容易理解,扩展性和也更好。但是目前各个发行版中对 nftables 的支持还比较参差不齐,导致 nftables 很多功能比 iptables 还是有所缺失,所以个人感觉短期内还是替代不了 iptables (比如 tproxy 功能需要 linux kernel 4.19+, 而即便是 CentOS 8 的内核版本也只是 4.18 ,所以都不支持 )。 nftables 所支持的功能列表及所以来的内核版本和内核模块可以在这里找到 https://wiki.nftables.org/wiki-nftables/index.php/Supported_features_compared_to_xtables 。
学校的个人账号只能在一台设备上进行认证联网,但是我们使用的 GPU 服务器经常需要访问互联网,在服务器上认证之后我们自己的电脑就会掉线,所以可以通过代理的方式让服务器通过我们自己的设备进行联网,解决这个问题。
为啥还要讲如何搭建一个网站呢 以前我不是讲过吗 以前的都是零零碎碎的教程 根本没有整合到一起 要是你想找那也很麻烦 所以就重新弄了个比较整合到一起的 而且某些过时消息也弄下(不寒碜!)
Gartner认为,到2020年,超过60%的企业将无法有效解密HTTPS流量,从而无法有效检测出具有针对性的网络恶意软件。
硬件: windows10 surface book2(在用) 或者推荐戴尔xps系列 手机:几千块的旗舰机,常用的东西还是贵点好,千元机也能用,一分钱一分货,我是不会在用了,买不起买上一代旗舰也是可以的 鼠标: 日常办公:微软designer还不错,surface arc鼠标勿买,此是大坑。 游戏:g502 SSD 移动U盘,辣鸡TLC颗粒就别用了吧,MLC颗粒和SLC了解下,CZ80和东芝的EX2可以让你爽到飞起 移动硬盘 降噪耳机,QC30,snoy1000x在用 机械键盘: 原厂茶轴,tad
国外的服务器,大部分网络都不太好,但是又有很多小伙伴爱买海外的服务器。有没有什么办法可以流畅管理这些机器呢?我们可以拿一台网络较好的云主机来中转一下SSH和RDP连接。
之前一直耳闻 nftables 是下一代 iptables 。前段时间配了一台主机,折腾成家里的软路由。就一并来尝鲜一系列新东西,其中就包括 nftables 。nftables 和 iptables 、ebtables 等一样,都是对底层 xtables 的封装,目前看来 nftables 比 iptables 更简洁易用,更易读,更容易理解,扩展性和也更好。但是目前各个发行版中对 nftables 的支持还比较参差不齐,导致 nftables 很多功能比 iptables 还是有所缺失,所以个人感觉短期内还是替代不了 iptables (比如 tproxy 功能需要 linux kernel 4.19+, 而即便是 CentOS 8 的内核版本也只是 4.18 ,所以都不支持 )。 nftables 所支持的功能列表及所以来的内核版本和内核模块可以在这里找到 https://wiki.nftables.org/wiki-nftables/index.php/Supported_features_compared_to_xtables 。
支持多种协议,可根据自身需求进行设置,此处以vmess协议为例,设置完成后点击添加
虽然像小米等手机厂商也提供了所谓支持 root 的开发版 Rom,但在较新的版本中,他们无法直接写入像 /system/ 之类的被保护的路径。这就导致了很多事情仍然做不了。最经典的就是连系统证书都修改不了。。。
Scheme Flooding 的直译叫做「方案泛洪」漏洞,但是以这个关键词拿到百度搜索搜不出啥有用的东西,下文就以 Scheme Flooding 直接表示了,本文将从 效果-成因-反制 三个角度对此技术进行浅析,由于本人也是第一次接触这个漏洞类型,对我也是从零到一的过程,可能会存在错误,望各位师傅斧正
我的网站上线了:http://javapub.net.cn/posts/article/ip-switch.html
随着产业数字化发展进入深入区,网络空间不断壮大,网络的边界也变得难以界定,站在网络的角度看安全,传统的安全分析有着怎样的短板与不足?未来大数据分析应该更注重哪方面的能力建设? 近日,腾讯安全云鼎实验室「安全大讲堂」邀请北京派网软件CEO孙朝晖,基于安全业务视角,深度剖析网络大数据分析的应用现状,探讨“网络大数据分析发展趋势”,为企业网络安全建设发展提供了前瞻性建议。 从网络的角度看,传统安全厂家、安全专家在研究流量时,更多集中在HTTP、DNS、隧道协议、远程控制协议等常用网络协议上,但事实上,这些协议的流
随着机器学习的算法和技术的进步,越来越多的机器学习应用程序需要多台机器,并且必须利用并行性。但是,在集群上进行机器学习的基础设施仍然是特设的。尽管针对特定用例(如 参数服务器或超参数搜索)和AI(人工智能)之外的高质量分布式系统(如Hadoop或Spark)提供了良好的解决方案,但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这相当于多余的努力。
随着机器学习算法和技术的进步,越来越多的机器学习应用程序需要多台机器,而且必须利用并行性。但是,在集群上进行机器学习的基础设施仍然是专门设置的。尽管针对特定用例(如参数服务器或超参数搜索)和AI之外的高质量分布式系统(如Hadoop或Spark)提供了良好的解决方案,但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这些努力相当于是多余的。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与:李泽南、刘晓坤 不久之前,机器之心推荐了一篇论文,介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray(参见:学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray:实时动态学习的开端》。开发者称,Ray 专门为人工智能应用设计,通过这款框架,运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日,该框架已被开源。在本文中,伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。 GitHub 链接:https:/
最近在学习kubernetes(之后都称为k8s),在跟着kubernetes交互式文档学习玩基本概念等知识后,想着自己也搭建一个集群,加深一下对其的理解。
参数服务器是很多机器学习应用的核心部分。其核心作用是存放机器学习模型的参数(如,神经网络的权重)和提供服务将参数传给客户端(客户端通常是处理数据和计算参数更新的 workers)
Ray不仅仅是一个用于多处理的库,Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库,它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器,或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
tcp 隧道我们见得比较多了,在 这篇文章 就给了一些来例子,其中有一些 tcp 隧道是用来穿越防火墙,或者 "科学上网"; 但是如果去看这些隧道的实现,本质上都是基于 http 的 connect 方法,具体区别可以看这个 wiki, 即实现其实是使用 http 的连接方法,然后 reuse http 底层的 conncetion,比如 websocket 等也是基于类似的实现
截止2022年11月8日,统计了下github中获星较多的pytorch生态库,有
VRay5.1 for 3ds Max是一款专业的渲染软件,适用于3D建筑可视化领域,旨在提供高质量的渲染效果和高效的工作流程,从而帮助建筑师和其它设计人员呈现更加逼真的建筑效果图。该软件与3ds Max完美结合,提供了全面的渲染和制作解决方案,有助于用户完成复杂的建筑场景和室内设计。
译者|马卓奇 编辑|Natalie AI 前线导读:下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互,并从这些交互中学习。这对系统的性能和灵活性提出了新的要求,而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。为此,UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray,并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文:《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-f
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用,并行化也可以将算法中各个部分独立运行,从而提高运行效率,如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
2022.10.26共发现匿名网络资讯信息70,642条;最近7天共发现匿名网络资讯信息472,185条,同比增长-42%;最近30天共发现匿名网络资讯信息2,498,093 条。
通常情况下,有一个设备无法设置代理的情况下,要做到修改它的发包或者改包比较困难,以前我们都是用arp欺骗进行流量导流来做的,但是下面我介绍一种新的方法。
继 Spark 之后,UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray,号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢?在试用之后,简单总结一下:
media_id是可复用的,同一个media_id可用于消息的多次发送(3天内有效)
本文介绍基于Tensorflow的强化学习off policy算法的分布式实现,包括多机共享replay buffer。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。
v2ray 文档 https://www.v2ray.com/developer/intro/roadmap.html
wget https://mirrors.estointernet.in/apache/zookeeper/zookeeper-3.6.2/apache-zookeeper-3.6.2-bin.tar.gz ```
机器之心报道 编辑:泽南、小舟 Ray 被 OpenAI、亚马逊等科技公司用来开发大模型,是最近异军突起的框架。 最近一段时间,文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴:ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心,不过很少有人知道在其背后,一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。 分布式计算框架 Ray 来自 A16z 支持的初创公司 Anyscale,它是使 OpenAI 能够强化其训练
1、数据管理:特征存储、在线和离线特征;数据集管理、结构数据和媒体数据、数据标签平台 2、开发:notebook(vscode/jupyter);码头图像管理;在线构建图像 3、train:管道在线拖拽;开放模板市场;分布式计算/训练任务,例如 tf/pytorch/mxnet/spark/ray/horovod/kaldi/volcano;批量优先级调度;资源监控/告警/均衡;cron 调度 4、automl:nni、ray 5、推理:模型管理器;无服务器流量控制;tf/pytorch/onnx/tensorrt 模型部署,tfserving/torchserver/onnxruntime/triton 推理;显卡;负载均衡、高可用、弹性伸缩 6、infra:多用户;多项目;多集群;边缘集群模式;区块链共享;
2023 年 11 月,Anyscale 方面披露了五个 Ray 安全漏洞,分别追踪为 CVE-2023-6019、CVE-2023-6020、CVE-2023-6021 、CVE-2023-48023 、CVE-2023-48022 ,其中前四个安全漏洞很快就修补了,但严重远程代码执行漏洞 CVE-2023-48022 一直未修补。
Vray 6.00 for Rhino是一款专为Rhino用户打造的高级渲染器。随着建模技术的不断进步,Rhino已经成为了多个领域中不可或缺的建模软件之一,而Vray 6.00给了Rhino用户更多的创作自由和无限可能性。
可能标题有点让人困惑,其实我是想知道,在一个标准的ray集群,到底都有哪些进程存在。比如spark运行在yarn上,那么整个物理集群上会有如下几类进程:
前言: 在13年11月中旬时,因为基础组件组人手紧张,Leo安排我和春哥去广州轮岗支援。刚到广州的时候,Ray让我和春哥对Line和WhatsApp的心跳机制进行分析。我和春哥抓包测试了差不多两个多礼拜,在我们基本上摸清了Line和WhatsApp的心跳机制后,Ray才告诉我们真正的任务——对微信的固定心跳进行优化,并告诉我们这不是一件容易的事情。 于是我和春哥开始构思第一个方案,我们开始想用统计的方法来解决问题,当我们拿着第一个方案和Ray讨论时,发现不能优雅应对Ray的所有提问:1、测试环境的准确性,失
前不久在v2ex看到一个帖子,说腾讯云服务器CPU有水分,应该是这个人理解有误,我看那个帖子有一些网友回复挺专业的。虽然这个人理解有误,从他帖子我还是有收获的,比如他用的2个压测软件(CineBench、Fritz Chess Benchmark)很简单,下载下来打开界面,点start按钮,大概10分钟内就跑完了,跑完会出个分,尤其Fritz Chess Benchmark的界面上就明确告知识别到几个逻辑处理器了(可能他没注意到)。
(1)流程不同:发送消息是第三方服务器主动通知微信服务器向用户发消息。而被动回复消息是 用户发送消息之后,微信服务器将消息传递给 第三方服务器,第三方服务器接收到消息后,再对消息做出相应的回复消息。
Ventoy 是一个开源工具,用于创建支持 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件的可启动 USB 驱动器。其主要功能包括将镜像文件复制到 USB 驱动器并进行引导、一次性复制多个镜像文件并提供引导菜单选择以及在本地磁盘中浏览和引导 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件等。该项目的核心优势和关键特点包括:
微信加解密包 下载地址:http://qydev.weixin.qq.com/java.zip ,此包中封装好了AES加解密方法,直接调用方法即可。
官方版本:http://archive.apache.org/dist/hadoop/
见:Java微信公众平台开发_01_本地服务器映射外网
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