反向专题

Linux如何做ssh反向代理

SSH反向代理是一种通过SSH协议实现的安全远程访问方式，它允许客户端通过SSH连接到一台具有公网IP的代理服务器，然后这台代理服务器再将请求转发给内部网络中的目标主机。以下是实现SSH反向代理的步骤：一、准备工作确保服务器配置：内网服务器（目标主机）和外网服务器（代理服务器）都安装了SSH服务，并且能够通过SSH进行互相访问。内网服务器上的服务（如Web服务、数据库服务等）需要在本地

Nginx反向代理功能及动静分离实现

一：Nginx支持正向代理和反向代理 1.正向代理正向代理，指的是通过代理服务器代理浏览器/客户端去重定向请求访问到目标服务器的一种代理服务。正向代理服务的特点是代理服务器代理的对象是浏览器/客户端，也就是对于目标服务器来说浏览器/客户端是隐藏的。正向代理是客户端指定让代理去访问哪个服务，代表客户端的利益。 2.反向代理反向代理，指的是浏览器/客户端并不知道自己要

GDB 反向调试

使用调试器时最常用的功能就是step, next, continue，这几个调试命令都是“往下执行”的，但是很多时候会有这种需求：你在调试的过程中多跳过了几步而错过中间过程，这时候不得不重头调试一遍，非常麻烦。而GDB从7.0版本开始支持反向调试功能，也就是允许你倒退着运行程序，或者说撤销程序执行的步骤从而会到以前的状态。直观地来看，加入你正在使用GDB7.0以上版本的调试器并且运行在

代理服务器介绍,正向代理(校园网,vpn,http隧道技术),反向代理(公司服务器,frp服务),NAT和代理服务器的相同/不同点

目录代理服务器介绍类型正向代理引入介绍 vpn http隧道技术反向代理引入隧道技术介绍 frp服务 NAT和代理服务器相同点不同点 NAT 代理服务器代理服务器介绍一种中间服务器，充当客户端（如个人计算机或移动设备）与目标服务器（如网站服务器）之间的中介它接受客户端的请求，然后将这些请求转发给目标服务器，再把

[置顶]Nginx反向代理部署指南

一.反向代理　　我们都知道，80端口是web服务的默认端口，其他主机访问web服务器也是默认和80端口进行web交互，而一台服务器也只有一个80端口，这是约定俗成的标准. 我们来看下面两个场景：　1.服务器的80端口被占用了，我们想实现服务器的其他端口(比如port:2368)web服务. 　2.我们想在一台服务器上实现多个站点的web服务. 要解决这个问题，需要用到反向代理，下面的

python 怎么样反向输出字符串

python如何反向输出字符串？下面给大家介绍两种方法：方法一：采用列表reversed函数 class Solution(object):def reverse_string(self, s):if len(s) > 1:reversed_s = ''.join(reversed(s))return reversed_s return s 方法二：采用分片（常用） de

linux下nginx 配置反向代理及负载均衡

1.1. 启动nginx 启动：进入sbin目录 [root@localhost sbin]# ./nginx 或者启动的时候加载指定conf: ./nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf 关闭nginx： [root@localhost sbin]# ./nginx -s stop 推荐使用： [root@localhost sbin

nginx 反向代理支持websocket 加大小设置 conf文件配置说明

worker_processes 1;events {worker_connections 1024;}http {include mime.types;default_type application/octet-stream;#限制请求体的大小-附件大小也会受此限制client_max_body_size 500m;log_format main '$remote_ad

Opencv中的直方图(1)计算反向投影直方图函数calcBackProject()的使用

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述计算直方图的反向投影。 cv::calcBackProject 函数计算直方图的反向投影。也就是说，类似于 calcHist，在每个位置 (x, y)，该函数收集输入图像中选定通道的值，并找到对应的直方图区间。但是，与其递增该区间值，该函数读

四层神经网络，反向传播计算过程；四层神经网络中：y的函数公式是什么

目录四层神经网络，反向传播计算过程网络结构前向传播损失函数反向传播 1. 计算输出层到隐藏层 2 的梯度 2. 计算隐藏层 2 到隐藏层 1 的梯度 3. 计算输入层到隐藏层 1 的梯度梯度下降更新四层神经网络，反向传播计算过程在四层神经网络中，使用均方差损失函数进行反向传播计算是一个常见的训练过程。这里我们简单举例说明这个过程。网络结构假

[pytorch] --- pytorch基础之损失函数与反向传播

1 损失函数 1.1 Loss Function的作用每次训练神经网络的时候都会有一个目标，也会有一个输出。目标和输出之间的误差，就是用Loss Function来衡量的。所以Loss误差是越小越好的。此外，我们可以根据误差Loss，指导输出output接近目标target。即我们可以以Loss为依据，不断训练神经网络，优化神经网络中各个模块，从而优化output 。 Loss Funct

开放题：如何利用深度学习来重参数化 K-means 聚类，这样的思路要做出效果，它的前向传播、反向传播以及优化目标最好是什么样的？

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 传统的 K-means 算法直接处理数据点与聚类中心。重参数化技术的核心在于利用神经网络来学习一个从输入空间映射到聚类分配的转换函数。深度学习重参数化 K-means 聚类的核心思想在于，将传统 K-means 算法中的硬分配机制转化为可微分的软分配，进而利用神经网络学习并优化特征表示。此方法巧妙融合了

GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】

GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】《原始论文：A new model for learning in graph domains-2005》《原始论文：The Graph Neural Network Model-2008》一

JavaWeb笔记整理11——Nginx反向代理Tomcat

Nginx反向代理Tomcat服务器的实现原理： Nginx 就像一个中间人，它站在你的客户端（比如浏览器）和后端服务器（比如Tomcat）之间。它的主要任务是接收来自客户端的请求，然后将这些请求转发给实际处理请求的服务器（比如Tomcat），最后再把服务器的响应结果返回给客户端。实现原理：客户端发起请求：当用户在浏览器中访问网站时，发出的请求会首先到达Nginx服务器。 Nginx

利用阿里云进行反向代理，实现内网穿透，并实现jupyter notebook访问

利用阿里云进行反向代理，内网穿透，并实现jupyter notebook访问 ###阿里云，实现内网穿透参见https://blog.csdn.net/weixin_36394852/article/details/72725505 注意： 1.阿里云的学生服务器目前是不可以开通端口的，建议使用企业版 2.上面博客中的autossh要是在root可以实现的，如果用户使用，可以指定用户，参见 h

SpringCloud-使用Zuul反向代理微服务

1.除了用户之外，所有服务都被忽略。 application.yml. zuul:ignoredServices: '*'routes:users: /myusers/** 2.Zuul指定path+serviceid 前面的示例意味着对/myusers的HTTP调用被转发到用户服务(例如/myusers/101被转发到/101)。要获得对路由的更细粒度控制，可以单独指定路径和s

如何获取高质量的网站反向链接？

GPB外链目前被认为是最优质的反向链接类型，GPB外链提供的高质量反向链接可以显著提升你网站的SEO数据。这是因为GPB外链不仅质量高，而且数量足够，能够有效拉升你网站的排名。GPB外链的优势相比于在Fiverr平台上的外链服务，在同等质量下，GPB外链的价格更为实惠，GPB外链提供的资源充足，可以大幅提升你网站的排名数据。相反，Fiverr上的卖家通常是个人，质量难以保证，而且需要逐个联系，不

深度学习100问26:什么是基于时间的反向传播

嘿，基于时间的反向传播（BPTT）就像是一个神奇的时光旅行者。一、定义及原理想象一下，循环神经网络（RNN）就像是一个在时间长河中探险的小精灵。而 BPTT 呢，就是小精灵的魔法导航仪。当小精灵在处理序列数据的时候，比如一段故事或者一首歌曲，BPTT 就把整个序列看成一条长长的时光隧道。从最后一个时间点开始，就像小精灵在时光隧道的尽头回头看，然后一步一步地往回走，看看每个时间点上自己做

《python语言程序设计》第8章第11题将反向字符串编写一个函数反向一个字符串,reverse(s)

def reverse(text_arrange):len_text = len(text_arrange)dec_text = ""for i in range(1, len_text + 1):# print(i)dec_text += text_arrange[-i]print(f"反向输出{dec_text}")reverse("12345678")reverse("abcdefg

【POJ3268】【Silver Cow Party】【反向dij】【sizeof失效】

Silver Cow Party Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536KTotal Submissions: 15522 Accepted: 7039 Description One cow from each of N farms (1 ≤ N ≤ 1000) conveniently numbered 1..N is going

Python优化算法20——精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(ISMA)

科研里面优化算法都用的多，尤其是各种动物园里面的智能仿生优化算法，但是目前都是MATLAB的代码多，python几乎没有什么包，这次把优化算法系列的代码都从底层手写开始。需要看以前的优化算法文章可以参考：Python优化算法_阡之尘埃的博客-CSDN博客算法背景之前写过黏菌优化算法的文章，现在有很多新的黏菌优化算法，都是进行了一些改进。本次带来的是混沌精英黏菌算法，当然也会和普

信息打点-CDN绕过篇漏洞回链接口探针全网扫描反向邮件

知识点： 0、CDN知识-工作原理及阻碍 1、CDN配置-域名&区域&类型 2、CDN绕过-靠谱十余种技战法 3、CDN绑定-HOSTS绑定指向访问 CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输得更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基

darknet/YOLOV4 预训练时冻结参数，停止反向传播

目录 1.首先获取预训练模型 2.修改cfg文件 3.训练平时我们在训练模型时，会利用预训练模型做迁移学习，但是有时候我们想前面的几层直接复用预训练模型的参数，然后只训练后面的几个网络层，这时候需要冻结前面几层的参数，停止反向传播。 1.首先获取预训练模型 darknet partial cfg/cspdarknet53.cfg cspdarknet53.weights cspd

Linux服务篇--反向代理及负载均衡器Haproxy

本章概要 HAProxy介绍HAProxy配置ACL 1、HAProxy介绍 HAProxy介绍前言 lvs性能强，功能弱；nginx(haproxy)功能多，性能相对较弱，因此，一般情况下，在前端使用LVS四层调度器加haproxy七层调度的结构HAProxy: 是法国人Willy Tarreau开发的一个开源软件，是一款应对客户端10000以上的同时连接的高性能的TCP和HTTP负

如何让数据治理快速出成效——反向治理，以终为始

数据治理有不少知名的方法和框架，如DAMA、DGI、CMMI-DMM、DCMM、ITSS数据治理框架等。这些数据治理方法和框架，从战略到落地都提出来完善的体系，但是按照这些方法和框架实施的，却鲜有成功案例。究其问题无非在于：一、体系框架过于复杂，涉及组织、流程制度、标准规范、技术平台等诸多方面，难于协调和管控。二、过于依靠专家设计，数据治理项目往往集中很多来自于内外部的技术专家、管理专家、

复现反向传播BP算法：手动实现与Sklearn MLP对比分析【复现】

完整代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_moonsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfr