假设QQ动态端口会用到UDP:4000,4001,4002,8000,8001,8002端口和TCP:4000,4001,4002,8000,8001,8002端口,请写出阻止192.168.1.0网段所有主机访问QQ的命令,用Cisco命令

时间: 2024-03-08 21:47:53 浏览: 12
可以使用以下命令在Cisco路由器上阻止192.168.1.0/24网段所有主机访问QQ: ``` access-list 1 deny udp any 192.168.1.0 0.0.0.255 range 4000 8002 access-list 1 deny tcp any 192.168.1.0 0.0.0.255 range 4000 8002 access-list 1 permit ip any any interface <interface-name> ip access-group 1 in ``` 这将创建一个名为1的访问列表,其中包括两个拒绝规则,阻止来自任何源地址的UDP和TCP流量访问指定的端口范围,并允许所有其他流量通过。然后,将此访问列表应用于指定接口的入站流量。请将`<interface-name>`替换为要应用此访问列表的接口名称。
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假设QQ动态端口会用到UDP:4000,4001,4002,8000,8001,8002端口和TCP:4000,4001,4002,8000,8001,8002端口,请写出阻止192.168.1.0网段所有主机访问QQ的命令。

要阻止192.168.1.0网段所有主机访问QQ,可以使用以下命令: ``` access-list 1 deny udp any range 4000 4002 access-list 1 deny udp any range 8000 8002 access-list 1 deny tcp any range 4000 4002 access-list 1 deny tcp any range 8000 8002 access-list 1 permit ip any any ``` 以上命令中,我们创建了一个编号为1的ACL,依次添加了6条规则: 1. 阻止任何源IP地址和目的端口在4000-4002范围内的UDP数据包。 2. 阻止任何源IP地址和目的端口在8000-8002范围内的UDP数据包。 3. 阻止任何源IP地址和目的端口在4000-4002范围内的TCP数据包。 4. 阻止任何源IP地址和目的端口在8000-8002范围内的TCP数据包。 5. 允许其他所有IP数据包通过。 6. 最后一条规则是必需的,因为ACL以最后一条规则为默认规则,如果没有这条规则,所有数据包都会被拒绝。 最后,我们将ACL应用到设备的出口接口上,以阻止所有源IP地址为192.168.1.0网段的主机访问QQ: ``` interface GigabitEthernet0/0 ip access-group 1 out ```

wondershaper:可以通过指定端口号进行限速,支持TCP和UDP协议?如何使用

是的,wondershaper可以通过指定端口号进行限速,下面是使用方法: 1. 安装wondershaper: ``` sudo apt-get install wondershaper ``` 2. 使用以下命令来启用网络限速: ``` sudo wondershaper [interface] [downspeed] [upspeed] ``` 其中,[interface]表示要限制的网络接口,如eth0或wlan0等;[downspeed]表示下载速度限制,[upspeed]表示上传速度限制。 例如,以下命令将限制eth0接口的下载速度为1Mbps,上传速度为512Kbps: ``` sudo wondershaper eth0 1024 512 ``` 3. 使用以下命令来限制特定端口的带宽: ``` sudo wondershaper [interface] [port] [downspeed] [upspeed] ``` 其中,[port]表示要限制的端口号,[downspeed]和[upspeed]分别表示下载和上传的速度限制。 例如,以下命令将限制eth0接口上的端口号为80的TCP流量的下载速度为1Mbps,上传速度为512Kbps: ``` sudo wondershaper eth0 80 1024 512 ``` 注意:以上命令将会影响整个系统中的特定网络接口或端口的网络速度,因此请谨慎使用。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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