iptable将网卡所有数据标记

2024-11-04

iptables数据包、连接标记模块MARK/CONNMARK的使用（打标签）

MARK标记用于将特定的数据包打上标签,供iptables配合TC做QOS流量限制或应用策略路由. 看看和MARK相关的有哪些模块: ls /usr/lib/iptables/|grep -i mark libxt_CONNMARK.so libxt_MARK.so libxt_connmark.so libxt_mark.so 其中大写的为标记模块,小写的为匹配模块,它们之间是相辅相成的,分别作用如下: iptables -j MARK --help --set-mark #标记数据包 ipt

从网卡发送数据再谈TCP/IP协议—网络传输速度计算-网卡构造

在<在深谈TCP/IP三步握手&四步挥手原理及衍生问题—长文解剖IP>里面提到单个TCP包每次打包1448字节的数据进行发送(以太网Ethernet最大的数据帧是1518字节,以太网帧的帧头14字节和帧尾CRC校验4字节 seq编码,在RFC793中,建议ISN和一个假的时钟绑在一起,这个时钟会在每4微秒对ISN做加一操作,直到超过2^32 据此推算,貌似单一线路,网络传输速度也就1.5*(1/4*10^6) = 375M/bs 对此的论据是:segments packets fra

php 读取windows 的系统版本，硬盘，内存，网卡，数据流量等

php 读取windows 的系统版本,硬盘,内存,网卡,数据流量等 <?php header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); echo "<pre>\r\n\r\n"; # 系统名称.版本和类型 $out = ''; $info = exec('wmic os get Caption,Version,OSArchitecture',$out,$status); $osinfo_array =

多队列网卡简介以及Linux通过网卡发送数据包源码解读

http://blog.csdn.net/yanghua_kobe/article/details/7485254 首先我们看一下一个主流多队列网卡(E1000)跟多核CPU之间的关系图: 非多队列: linux的网卡由结构体net_device表示,一个该结构体对应一个可以调度的数据包发送队列. 数据包的实体在内核中以结构体sk_buff(skb),形如: 多队列: 一个网卡可以拥有多个队列接下来,看看TX引擎是如何工作的(注:对于发送和接收数据包有两个名词,分别应对TX,RX) 解释: 函

数据标记系列——图像分割 & Curve-GCN

在之前的文章中(参考:),我们提到了Polygon-RNN++在数据标注中的应用.今天不得不提到多伦多大学与英伟达联合公布的一项最新研究:Curve-GCN的应用结果显示图像标注速度提升10倍. Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法,其性能优于Polygon-RNN++.在自动模式下运行时间为29.3ms,在交互模式下运行时间为2.6ms,比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍. 数据标注是人工智能产业的基础,在机器的世界里,图像与语音.视频等一样,是数据的一个种类. 对

数据标记系列——图像分割 & PolygonRNN++（一）

当前大多数图像语义分割算法都是基于深度学习的方式,但是深度学习的效果很大程度上是依赖于大量训练数据的.目前的图像分割方法无非两种,一种是通过标注人员手动标注,如Cityscapes(提供无人驾驶环境下图像分割的数据集)中的标注,但这种方法需要花费大量的人力.物力和时间.例如,下面这张包含28个目标事例的图,处理它就需要人工手动点击580次,这真的要点到手疼. 另一种则是将目标分割看作是像素标注的问题(pixel-labeling problem)自动完成分割工作.但是这种方法自身有较大的不精确性

百度地图Api进阶教程-用户自定义数据(标记和搜索)7.html

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <style type="text/css"> body, html,#allmap {width: 100%;height: 100%;overflow: hidden;} #l-map{

玩家属性同步优化-脏数据标记（位运算、数组、stl之bitset）

把大神的帖子中一部分摘抄出来,结合自己写的位运算代码和循环代码(数组遍历)进行性能测试分析并给出结果. 摘自: https://www.gameres.com/827195.html 本文适用于所有脏标记遍历功能,提升性能几倍,本文以游戏中玩家的属性同步作为例子进行介绍. 先说性能分析结果:一般玩家属性列表也就120个够用了,其中常用的攻击,防御,血蓝等,不超过20个.每0.5秒同步一次,那么变化的常用属性更少. 当变化10个属性,位运算性能提升6倍,20个时4倍,如图所示: 总结:位运算效率高

数据标记系列——图像分割 & PolygonRNN++（二）

实践 1.export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH 2.Anaconda3 中创建新环境 Conda create –name=labelme_polyrnn_pp python=2.7 3.source activate labelme_polyrnn_pp 4.conda install pyqt 下载好labelme code(正确的分支) cd labelme目录 mkdir src git clone https://github.com/wkentaro/p

数据标记系列——标记工具Imagtagger

https://github.com/bit-bots/imagetagger 待有空说一说!

Spark Mllib里的分层抽样（使用map作为分层抽样的数据标记）

不多说,直接上干货! 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

多CPU下基于e1000e驱动的数据包以及网卡中断流程分析.doc

http://wenku.baidu.com/link?url=mMKDH_fKmUXN7L6rANIFHjoHdKCYBLlDrqoYB1daDTEkNFk9Bt9xlJtS_4BKBj6w22WDrUWO3PNjf6UpYxwMfkX206E9qVBtg3RgYe4ScOG 本文档的个： 1）当网卡接收到一个数据包，并通过DMA方式写入内存，此时网卡会向前移动rdh，并发送网卡中断。 2）网卡发送完数据包，并移动tdh，当tdh移动次数达到一定数量，或者tdh等于tdt的时候会发生网

易百教程人工智能python修正-人工智能数据准备-标记数据

我们已经知道,某种格式的数据对于机器学习算法是必需的. 另一个重要的要求是,在将数据作为机器学习算法的输入发送之前,必须正确标记数据. 例如,如果所说的分类,那么数据上会有很多标记. 这些标记以文字,数字等形式存在.与sklearn中的机器学习相关的功能期望数据必须具有数字标记. 因此,如果数据是其他形式,那么它必须转换为数字. 这个将单词标签转换为数字形式的过程称为标记编码. 标记编码步骤按照以下步骤在Python中对数据标记进行编码 - 第1步 - 导入有用的软件包如果使用Python,

DE2-115 以太网通信之一88E1111网卡接收PC数据

想利用手头上的DE2-115 写一个关于以太网通信的驱动,经过了这么多天的实验调试终于有了一些认识. 1.我在观察网卡发送数据与接收数据的过程中发现,我从fpga上的一个网卡发送数据,然后另一个网卡接收数据,接收到的数据前面会有55h这8bit的数据.我从PC上发送数据,用fpga上的网卡接收数据,那么在接收到的数据前面会有55h,55h,55h,55h,55h,55h,55h,5dh这64bit的数据.那么如果55h这8bit数据是PHY发送时自动添加那么从PC上接收到的最后应该是55而不应该

Excel删除重复数据及用公式筛选重复项并标记颜色突出显示

当表格记录比较多时,常常会有重复数据,而重复记录往往只希望保存一条,因此需要把多余的删除:在 Excel 中,删除重复数据有两种方法,一种是用"删除重复数据"删除,另一种是用"高级筛选"删除:其中前者删除重复数据后会在表格末尾留下空行,而后者不会.如果只想查看重复数据而不必删除,可以给重复数据标记颜色突出显示,这样会一目了然.另外,还可以用公式统计每条重复数据有几条或筛选出重复数据.以下是Excel删除重复数据及用公式筛选重复项并标记颜色的具体操作方法,操作中所用版

Windows下底层数据包发送实战

1.简介所谓“底层数据包”指的是在“运行”于数据链路层的数据包,简单的说就是“以太网帧”,而我们常用的Socket只能发送“运行”在传输层的TCP.UDP等包,这些传输层数据包已经能满足绝大部分需求,但是有些时候还是需要发送底层数据包的(例如SYN扫描),那么如何发送呢? 本文记录了我试图实现的过程中遇到的一些问题以及解决办法,需要注明:①本文只考虑Windows上的实现 ②本文主要目的是实现发送部分 ③本文假定读者理解网络分层结构和一些基本的网络编程方法 ④本文只是在讨论常规技术,切勿

使用 IMQ+HTB+iptable 统一流量控制心得

IMQ 是中介队列设备的简称,是一个虚拟的网卡设备,与物理网卡不同的是,通过它可以进行全局的流量整形,不需要一个网卡一个网卡地限速.这对有多个ISP接入的情况特别方便.配合 Iptables,可以非常方便地进行上传和下载限速. IMQ(Intermediate queueing device,中介队列设备)中介队列设备不是一个队列规定,但它的使用与队列规定是紧密相连的.就Linux而言,队列规定是附带在网卡上的,所有在这个网卡上排队的数据都排进这个队列规定.根据这个概念,出现了两个局限:1. 只

Cloud Foundry中warden的网络设计实现——iptable规则配置

在Cloud Foundry v2版本号中,该平台使用warden技术来实现用户应用实例执行的资源控制与隔离. 简要的介绍下warden,就是dea_ng假设须要执行用户应用实例(本文暂不考虑warden container提供staging打包环境),则发送对应请求给warden server,由warden server来创建warden container,并在warden container内部执行应用实例,而warden container的详细实现中使用cgroups等内核虚拟化技术

MTK 使用iptable 命令来完成网络路由(android WIFI/4G分享网络)

很多时候,总有些奇怪的需求,这时候是发挥我们的聪明才智的时候!! 有客户的需求是: 公网 WIFI 4G/其他网络以太网1 以太网2 内部设备描述下需求:现今有一个控制设备,里面有WIFI,物联网络,以太网2个,其中有一个以太网2是链接内部设备,而其余几个均可连接公网.要求是使得内部设备也能正常的访问公网. 这种需要的确有点让人摸不着头脑,其实这就是一种路由的问题,在这里以太网2与其他网络设备是在同一个设备中(linux,android,Ubuntu等),也就是说他们内部是有联系的. 那其实

把网卡中断绑定到CPU,最大化网卡的吞吐量(转)

先来看一下问题, 我们通过 ifconfig 查看接口的名称为 p15p1, 一般机器为 eth0 再通过命令 ➜ ~ cat /proc/interrupts | head -n 1 && cat /proc/interrupts |grep p15p1 CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 CPU4 CPU5 CPU6 CPU7 130: 6235174 0 0 0 0 0 0 0 PCI-MSI 3145728-edge p15p1 我们看到全部的网卡中断都集中到了 CPU0,

iptable将网卡所有数据 标记

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