网络环境，客户端是路由下面的子网掩码的ROS（也就是没有公网IP，为城域网的ROS），服务端是具有公网IP的ROS。 该文章可以解决运营商对于只有城域网IP的ROS，对于各种隧道协议全部限速的问题，具体限速情况，可以看我其他的文章： javascript:void(0) 测速推荐工具： javascript:void(0) 拓扑图： 服务端配置:(1)创建CA和SERVER证书：Common
先介绍下环境拓扑图： 1.1.1.1并不是真实的公网IP，而是一个城域网IP，而2.2.2.2是真实的公网IP，所以在这里做ipsec的服务端 1.1.1.1被nat出去以后的IP是b.b.b.b 客户端配置： /interface bridgeadd name=bridge1-wan/interface ethernetset [ find default-name=ether1 ]
git新建分支： 1) 切换到基础分支，如主干 git checkout master 2）创建并切换到新分支 git checkout -b x git branch可以看到已经在panda分支上 3)更新分支代码并提交 git add * git commit -m "init x" git p
[Linux shapecfg命令用于管制网络设备的流量。自Linux-2.15开始，便支持流量管制的功能。语法shapecfg attach [流量管制器][网络设备]或shapecfg speed [流量管制器][带宽]参数说明: attach 将流量管制器与实际的网络设备结合。speed 设置流量管制器的对外传输带宽。
查看hosts文件 [root@ansible playbooks]# ansible all --list hosts (4): 192.168.1.114 192.168.1.113 192.168.1.111 192.168.1.117 第一次安装报错，发现被控的服务器没有nginx 解决：
最近无聊的时候在学习ansible，在看«奔跑吧Ansible»这本书的时候，了解到这个命令，感觉和ansible搭配很好玩，于是就开始安装一下。 dnf install cowsay 简单使用： [root@ansible cowsay]# cowsay hellow world! _______
RabbitMQ高可用集群 1. RabbitMQ集群架构模式 主备模式 用来实现RabbitMQ的高可用集群,一般是在并发和数据不是特别多的时候使用,当主节点挂掉以后会从备份节点中选择一个节点出来作为主节点对外提供服务。 远程模式 主要用来实现双活,简称为Shovel模式,所谓的Shovel模式就
Spring Boot整合RabbitMQ 1.1. 简介 在Spring项目中，可以使用Spring-Rabbit去操作RabbitMQ https://github.com/spring-projects/spring-amqp 尤其是在spring boot项目中只需要引入对应的amqp启动器
处理器解决物联网和人工智能的融合 Processors address convergence of IoT and AI 微处理器（MPU）和微控制器（MCU）制造商继续通过关注超低功耗、更快的系统性能和增强安全性（包括主动篡改检测和安全固件安装）来解决日益增长的物联网应用。这些芯片需要处理来自越
##CompletableFuture异步编排(193-202) /** * @author WGR * @create 2020/7/7 -- 19:34 */ public class ThreadTest { public static ExecutorService executor = E
☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░说...
ansible安装 在b站看的马哥linux的视频，于是也跟着视频用centos8进行安装，步骤如下： [root@ansible ~]# dnf install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-8.noarch.r
边界块结束 | border-block-end (Logical Properties) - CSS 中文开发手册 这是一项实验技术由于该技术的规格不稳定，请查看兼容性表以了解各种浏览器的使用情况。还请注意，随着规范的变化，实验技术的语法和行为在未来版本的浏览器中可能会发生变化。border-block-end CSS 属性是用于在样式表中的单一位置设置各个逻辑块的端边界的属性值的
Pandas是什么（总结） 一、总结 一句话总结： Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。 1、Pandas 适用于处理以下类型的数据？ *、与 SQL 或 Excel 表
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