object-group ip address 10.100.64.64 security-zone Trust 0 network host address 10.100.64.64

时间: 2024-04-04 09:30:18 浏览: 225
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这是一个Cisco ASA防火墙配置命令,用于创建一个IP地址对象组,并且将IP地址 10.100.64.64 添加到该对象组中,同时将该IP地址指定为“信任(Trust)”安全区域的一个主机。 具体解释如下: - object-group ip address:创建一个IP地址对象组。 - 10.100.64.64:指定要添加到对象组中的IP地址。 - security-zone Trust:指定IP地址所属的安全区域为“信任(Trust)”安全区域,该安全区域通常是指内部网络的安全区域。 - 0:指定IP地址的优先级为0,表示该IP地址是对象组中的第一个地址。 - network host:指定IP地址的类型为主机地址,也可以指定为子网地址(subnet)或范围地址(range)。 通过创建IP地址对象组,可以方便地管理多个IP地址,同时可以将它们分配到不同的安全区域。在防火墙规则中,可以使用对象组名称来代替多个IP地址,简化配置和维护。
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{ "spu": { "name": "这个是商品名称", "caption": "这个是副标题", "brandId": 12, "category1Id": 558, "category2Id": 559, "category3Id": 560, "freightId": 10, "image": "http://www.changgou.com/image/1.jpg", "images": "http://www.changgou.com/image/1.jpg,http://www.changgou.com/image/2.jpg", "introduction": "这个是商品详情,html代码", "paraItems": {"出厂年份":"2019","赠品":"充电器"}, "saleService": "七天包退,闪电退货", "sn": "020102331", "specItems": {"颜色":["红","绿"],"机身内存":["64G","8G"]}, "templateId": 42 }, "skuList": [ { "sn": "10192010292", "num": 100, "alertNum": 20, "price": 900000, "spec": {"颜色":"红","机身内存":"64G"}, "image": "http://www.changgou.com/image/1.jpg", "images": "http://www.changgou.com/image/1.jpg,http://www.changgou.com/image/2.jpg", "status": "1", "weight": 130 }, { "sn": "10192010293", "num": 100, "alertNum": 20, "price": 600000, "spec": {"颜色":"蓝","机身内存":"128G"}, "image": "http://www.changgou.com/image/1.jpg", "images": "http://www.changgou.com/image/1.jpg,http://www.changgou.com/image/2.jpg", "status": "1", "weight": 130 } ] } 我使用这段json作为入参,但是返回了这样的错误:JSON parse error: Cannot deserialize instance of java.lang.String out of START_OBJECT token; nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.exc.MismatchedInputException: Cannot deserialize instance of java.lang.String out of START_OBJECT token\n at [Source: (PushbackInputStream); line: 13, column: 14] (through reference chain: com.changgou.goods.pojo.Goods[\"spu\"]->com.changgou.goods.pojo.Spu[\"paraItems\"]) 请帮我修正

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时,因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器,所以即使tf设置了seed,也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​mnist = tf.keras.datasets.mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时,传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时,传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO:定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO:执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

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