nf_tables_compat.c中的指令前缀数限制

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0 下载量 83 浏览量 更新于2024-11-10 收藏 14KB RAR 举报
资源摘要信息:"nf_tables_compat.rar_The Number" 知识点1:nf_tables_compat nf_tables_compat是指Linux内核中Netfilter框架的一个组件,它用于提供对早期netfilter核心组件nftables的兼容支持。Netfilter是Linux内核中的一个子系统,用于允许内核级别的数据包过滤、网络地址转换(NAT)和其他网络处理任务。nf_tables_compat的作用是在不修改现有的使用旧netfilter接口的应用程序的情况下,提供向后兼容性。 知识点2:nftables与nf_tables_compat的关系 nftables是Netfilter框架的下一代替代品,它引入了全新的语法和概念。对于那些依赖于传统iptables规则集的应用程序来说,nf_tables_compat模块至关重要,因为它能够使得这些程序能够在nftables内核子系统上执行旧的iptables规则,从而不会因内核更新而中断。 知识点3:The max number of prefixes to an instruction 描述中提到的“the max number of prefixes to an instruction”指的是在编程指令中可以附加的前缀数量的最大值。在处理网络数据包的场景中,这个概念可能涉及到对指令集的优化,比如在执行路由决策时,能够对数据包进行分类的指令数量限制。 知识点4:涉及的文件分析 - decode.c:这个文件可能包含了对数据包或规则进行解析的代码。在Netfilter框架中,解析模块负责解释iptables规则并将它们转换为内核可以理解的格式。 - debugreg.c:这个文件名称暗示它可能包含用于调试目的的寄存器操作代码。在Netfilter的上下文中,这可能涉及检查和设置与网络数据包过滤相关的调试标志和注册表项。 - nf_tables_compat.c:这个文件是关键文件,它包含了兼容旧netfilter规则的实现代码。它可能包含对旧的iptables命令进行翻译的逻辑,使得它们能够在新的nftables架构下运行。 - decode.h:这个头文件可能包含了decode.c文件中实现的函数和数据结构的声明。在C语言编程中,头文件通常用于声明公共接口,以便其他源文件可以使用这些函数和数据类型。 知识点5:nftables中的指令与前缀 在nftables中,指令可以被看作是一系列操作的集合,用于处理流经防火墙的数据包。前缀则可能指的是一些修饰符或参数,它们可以修改指令的行为。例如,在iptables中,前缀可能与选项如“--src”或“--dst”相关联,用于指定源或目的地址。了解这些概念对于设计和实施网络策略至关重要。 知识点6:编程指令数量限制的含义 指令集的数量限制在计算机科学和软件工程中是常见的概念。限制可以出于性能考虑,比如减少指令解析时间,也可以是出于安全考虑,限制复杂度以防止程序错误或潜在的攻击。对于网络处理场景,数量限制确保了网络处理的效率和系统的稳定性。 知识点7:兼容性设计的重要性 在软件开发中,兼容性是确保不同版本软件可以互相理解并正常工作的关键。特别是在Linux内核这样的关键基础软件中,保证向后兼容性是极其重要的,这确保了旧有程序不会因更新而导致服务中断或功能失效。 综上所述,这些文件和标题中蕴含的知识点涉及到了Linux内核网络处理的深层次细节,不仅包括了Netfilter框架的内部机制和操作,也包括了软件兼容性和指令集设计的考量。对于追求深入理解网络协议栈以及Linux内核工作原理的开发者而言,这些内容是不可或缺的重要组成部分。
2023-05-14 上传

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传