gaoteng's blog

信息网络培训学习第三天，今天在H3C交换机S5500实机（v5）及H3C交换机S5130（v7）模拟器上配置telnet。

本文分别记录在H3C v5和v7系统版本下的telnet配置命令。

信息网络培训学习第二天，今天听信通中心的评委老师讲考试的一些细节和注意事项。

信息网络培训学习第一天，今天主要学习了防火墙的相关配置。

本文学习天融信NGFW4000的相关配置。NGFW4000的初始管理员用户名是superman，密码是talent，可以通过网线连接eth0口，并将本机ip设为192.168.1.254/24网段中的其他ip，通过浏览器访问**https://192.168.1.254 **进行web配置。

信息网络培训学习第一天，今天主要学习了防火墙的相关配置。

本文学习H3C F1060的相关配置。由于在H3C模拟器中，F1060默认只能进行控制台访问，初始的默认用户与密码均是admin，可以通过下面的设置开启web访问，方便进行配置。

Kali Linux 前身是著名渗透测试系统BackTrack ，是一个基于 Debian 的 Linux 发行版，包含很多安全和取证方面的相关工具。

Kali Linux 是一款非常不错的渗透测试系统，致力于做最优秀的渗透测试分发系统。

本文使用rufus制作kali的u盘启动盘并在本机上进行安装。

之前搭在台湾机房的服务器莫名其妙被迁移到了香港，囧。。。

因为香港的服务器有个致命的问题，PAC模式下有较高几率无法正常访问谷歌。。。

因此只能重新搭建一个台湾机房的服务器，本文使用了teddysun的一键搭建命令，这里感谢这位大佬的全自动脚本，节省了大量的时间精力，10分钟畅游youtube！

本文基于52pojie大佬肥牛的考无忧2017离线注册算法分析 一文中的算法分析，使用python写了一个离线注册的脚本，理论上支持考无忧旗下所有的模拟考试题库软件。

工作要求，需要对几十个格式相同的设备台账excel表格中电源数据、光端机起终点数据分别进行筛选计数，由于表格数据量极大，人工效率低，因此利用python脚本对这几十个表格进行自动筛选计数。

在写脚本的过程中，学到了很多python处理excel表格的相关技巧，写下此文帮助记忆。

本文转自如何直观地解释 back propagation 算法？ - 龚禹pangolulu的回答 - 知乎。

BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。

简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。

而理解BP算法原理最直接与清晰的就是根据computation graph了，话不多说，直接上图。

目前来看，深度学习框架在移动端的移植，主要是要实现在移动端跑起来预处理模型（pre-trained models），然后做检测识别等工作。由此可见如何缩小训练的network并且保持performance是这方面的核心点。

而对于模型训练的方面，由于移动端电量及计算能力的限制，即使使用GPU加速也远不及服务器训练效率，所以近期似乎不会有太大的变革。

当然如果移动端能达到较高的训练效率，无疑具有很多优势。比如可以在用户端训练私人数据而不担心隐私泄露问题等等。这样或许能构成通用模型（服务器训练）加上个性化模型（用户端训练）的整体结构。