使用Python从AS号查询IP段的方法与实现
在网络管理和安全监控中，了解特定的自治系统（AS）号与其管理的IP地址范围之间的关系是非常重要的。IP地址范围通常用于确定特定网络实体的活动范围，因此能够从给定的AS号查询相关的IP地址段是一项有用的任务。 本文将介绍如何使用Python语言从给定的AS号查询相关的IP地址段，以及实现该过程的方法。 1. AS号与IP地址的关系自治系统号（AS号）是互联网中的一个重要概念，它是分配给互联网服务提供商（ISP）或其他网络实体的唯一标识符。每个AS号都管理着一组IP地址，这些IP地址可以用于路由和网络通信。 2. 从 AS 号查询 IP 地址段的方法要从给定 AS 号查询相关 IP 地址段，可以使用 WHOIS、BGP 数据服务或 RIPEstat 这类公开 API。需要注意：BGP 中“当前宣告的前缀”不等于该 AS 拥有的全部地址资源，它表示从观测点看到由该 AS 宣告的路由前缀，更适合网络排查、安全分析和路由可见性判断。 本文使用 RIPEstat Data API 的 announced-prefixes 接口，避免直接爬取网页。 3. 实现过程首先，选择 RIPEstat...
使用 Docker 在 PyTorch 环境中训练模型
在机器学习和深度学习任务中，使用 Docker 可以方便地构建和管理环境，特别是在涉及复杂依赖关系和 GPU 加速时。本文介绍如何基于官方 PyTorch 镜像构建训练环境，并在容器中运行训练脚本。 准备工作首先编写一个 Dockerfile，描述镜像应该包含的依赖和启动命令。官方 PyTorch 镜像已经内置对应版本的 torch、torchvision、CUDA 和 cuDNN，通常不要在镜像里再次 pip install torch torchvision，否则容易把 CUDA 版本和 PyTorch 版本装乱。 下面示例使用一个明确版本的官方镜像。实际项目中应根据服务器 NVIDIA 驱动版本选择匹配的 CUDA 镜像标签。 1234567891011121314151617# 使用官方 PyTorch 镜像作为基础镜像FROM pytorch/pytorch:2.13.0-cuda12.6-cudnn9-devel# 设置工作目录WORKDIR /app# 先复制依赖声明，便于利用 Docker 构建缓存COPY requirements.txt...
ROS自定义Msg消息
自定义消息流程在 ROS 中，如果没有现成的消息类型来描述要传递的数据，就需要自定义消息。 通常会新建一个独立的 package 来定义消息类型。这个 package 一般不写业务逻辑，只负责声明自定义消息，可以定义一种或多种消息类型，根据业务需求决定。 所以，首先单独创建一个 package，取名为 demo_msgs。消息定义包的核心依赖是 message_generation 和 message_runtime；如果消息字段使用了其他包里的类型，再额外添加对应依赖。rosmsg 是查看消息的命令行工具，不需要写进包依赖。 12cd ~/catkin_ws/srccatkin_create_pkg demo_msgs message_generation 1 . 创建msg目录在 package 目录下新建 msg 目录： 1mkdir -p demo_msgs/msg 2. 新建msg文件创建的 Student.msg 文件就是自定义消息文件，用来描述消息格式。 我们可以编辑代码如下 12string nameint64 age 这个自定义消息包含两个字段：name...
理解和构建用于MNIST分类的卷积神经网络
在深度学习领域，构建神经网络来解决各种任务是一项令人兴奋的工作。在本文中，我们将深入探讨使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）对来自流行的MNIST数据集的手写数字进行分类。 1、导入库和加载数据首先，让我们通过导入必要的库和加载MNIST数据集来设置我们的环境。PyTorch和torchvision对于处理数据和创建神经网络至关重要，而matplotlib则有助于可视化图像。 12345678import numpy as npimport torchfrom torchvision import datasets, transformsimport matplotlib.pyplot as pltimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optim 现在，让我们加载数据集。我们将对数据进行归一化处理，以使其均值为零，方差为1，以确保训练稳定性。 123456789101112131415train_loader =...
Hexo博客SEO搜索引擎优化技巧
Hexo 是一个非常受欢迎的静态网站生成器，可以将 Markdown 文件转换为 HTML 静态网页。如果您想要优化 Hexo 网站的 SEO，可以考虑以下几点： 1、关键词优化在您的文章中使用关键词是提高搜索引擎排名的一个重要因素。但是要注意不要滥用关键词，否则可能会被搜索引擎视为垃圾内容而降低排名。 在 Hexo 中，您可以使用插件比如 hexo-generator-seo 来优化您的关键词。这个插件可以自动生成网页的 meta description 和 meta keywords，还可以自定义每个页面的标题和描述。您可以在页面的 front-matter 中设置这些选项，比如： 12345title: "我的博客文章"date: 2023-04-04 10:00:00tags: ["Hexo", "SEO"]description: "这篇文章将会介绍如何优化 Hexo 网站的 SEO"keywords: "Hexo, SEO,...
基于令牌桶算法的Java限流实现
令牌桶算法是一种流量限制算法，通常用于限制对服务的请求速率。它通过维护一个桶来存储令牌来实现限流。每当有请求需要被处理时，都需要先从桶中获取一个令牌。如果桶中有可用令牌，请求就会被处理，并且令牌会被从桶中移除。如果桶中没有可用令牌，请求就会被拒绝或等待。 桶中的令牌是按固定的速率进行填充的，这个速率就是限流的速率。这种算法的优点是它可以平滑地处理请求，可以避免突发请求造成的服务崩溃。 令牌桶算法在多种场景下都有应用，如在网络流量控制、服务限流、网络防火墙等场景都可以应用这种算法。 首先，需要创建一个桶来存储令牌，这里可以使用 Java 的 Semaphore 类来实现。Semaphore 类是一个信号量类，可以用来控制线程的并发访问。 接下来，需要启动一个线程来不断地向桶中填充令牌。这里可以使用 Java 的 ScheduledExecutorService 来实现。ScheduledExecutorService...
【Go编程基础】15-项目与坑
slice 与 append 的坑初始容量被超过了，它会新建一个slice，然后把旧的内容拷贝过去，然后append数据，这就会导致底层数组改变了，期望的结果可能就不是预期的了 12345678910111213func Pingpong(s []int) { s = append(s, 3) // 原来的容量为0，append之后，重新分配了内存地址，s跟原来的slice s已经不是同一个了}func main() { s := make([]int, 0) // 初始化slice s，初始容量为0，长度为0 fmt.Println(s) Pingpong(s) fmt.Println(s)}输出（两次打印的slice结果都是空）：[][] 怎么解决这个问题？答案是增加返回值 1234567891011121314func Pingpong(s []int) []int { // 希望修改slice的，设置返回值，通过返回值去返回数据 s = append(s, 4) //...
【Go编程基础】14-并发concurrency
并发concurrency goroutine 不是简单的“线程池”。它是 Go 运行时管理的轻量级并发执行单元，由调度器把大量 goroutine 复用到少量操作系统线程上运行。它的初始栈很小，并且可以按需增长，因此创建和切换成本远低于直接创建大量系统线程。 并发不是并行：Concurrency Is Not Parallelism。并发关注任务结构和调度，让多个任务能够交替推进；并行则要求多个任务在不同 CPU 核上同时执行。Go 可以通过 GOMAXPROCS 控制可同时执行 Go 代码的逻辑处理器数量。 Go 提倡通过通信来共享内存，而不是通过共享内存来通信。 12345678func main() { go Go() // time.Sleep(2 * time.Second)}func Go() { fmt.Println("Go Go Go!")} 上面通常没有输出，因为 main goroutine 已经退出，进程随之结束。 123456789func main() { go...
