linux 查看防火墙端口命令
时间: 2025-07-16 19:27:07 AIGC 浏览: 36
要查看 Linux 系统中防火墙开放的端口，可以使用以下命令：
### 使用 `firewall-cmd` 查看开放的端口
1. **列出所有已开放的端口**：
```bash
firewall-cmd --zone=public --list-ports
```
该命令将显示当前防火墙区域（如 public）中已开放的所有端口及其协议类型（例如 tcp、udp）[^2]。
2. **查询特定端口是否开放**：
```bash
firewall-cmd --query-port=6379/tcp
```
如果返回 `yes`，表示指定端口已经开放；如果返回 `no`，则表示该端口未开放[^1]。
### 使用 `netstat` 查看开放的端口
1. **查看某个特定端口的状态**：
```bash
netstat -ntulp | grep 端口号
```
这个命令会列出系统中与网络连接相关的信息，并通过 `grep` 来筛选出指定端口的状态。其中：
- `-n` 表示以数字形式显示地址和端口。
- `-t` 表示显示 TCP 连接。
- `-u` 表示显示 UDP 连接。
- `-l` 表示仅显示监听状态的服务。
- `-p` 显示进程标识符及名称（需要 root 权限）。[^2]
### 其他相关操作
1. **重载防火墙规则**：
当对防火墙规则进行修改后，可以通过以下命令重新加载配置：
```bash
firewall-cmd --reload
```
这确保了新的规则立即生效[^1]。
2. **添加新端口并持久化保存**：
若需要新增一个开放端口（例如 8080/tcp），可以执行以下命令：
```bash
firewall-cmd --add-port=8080/tcp --permanent
```
添加完成后需运行 `firewall-cmd --reload` 命令使更改生效[^1]。
3. **移除开放的端口**：
要移除已开放的端口，可以使用如下命令：
```bash
firewall-cmd --permanent --remove-port=8080/tcp
```
同样，在执行此命令后需要重载防火墙规则才能生效[^1]。
### 总结
Linux 提供了多种方式来查看和管理防火墙开放的端口。主要依赖于 `firewall-cmd` 和 `netstat` 工具。对于动态环境，建议优先使用 `firewall-cmd` 的交互式功能来实时管理端口开放状态，而 `netstat` 更适合用于静态分析或调试目的。
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3. Accord Project Cicero结合Markdown格式的CiceroMark，将自然语言定义的合同条款转换为可执行的智能合约。
4. 智能合约的安装和部署涉及到一系列配置步骤，包括设置环境变量、安装必要的软件工具等。
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# 机器学习技术要点与应用解析
## 1. 机器学习基础概念
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在编程中，数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性，允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如，`bool()` 函数可将值转换为布尔类型，`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表（`lists`）、字典（`dictionaries`）、元组（`tuples`）等集合类型，其中列表使用方括号 `[]` 表示，字典使用花括号 `{}` 表示，元组使用圆括号 `()` 表示。
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标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本，它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络（CNN）模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名，这一点对于问题回答（question-answering, QA）系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题，例如，在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。
在描述中提到了如何使用该仓库中的代码。首先，用户需要安装Torch库，这是实现和运行SM-CNN-Torch模型的前提条件。接着，用户需要使用提供的脚本（fetch_and_preprocess.sh）下载并预处理GloVe（Global Vectors for Word Representation）字嵌入数据。这一数据集是预先训练好的词向量，能够将单词转换为连续的向量表示，这在深度学习模型中是处理文本的基本步骤。
在模型准备工作中，还需要注意的是Python版本，因为模型运行依赖于Python环境，建议的版本为2.7或更高版本。此外，描述中还提到了并行处理的线程数设置，这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算，以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS，可以指定并行计算时的线程数。
文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录，包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。
该存储库还包含了一些附加信息，例如，原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支，它提供了更多的功能和更易于使用的接口，对研究人员和开发者来说更加友好。此外，该仓库目前仅用于存档目的，这意味着原始的Torch代码不再被积极维护，而是作为一种历史记录保留下来。
标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目，所使用的模型是深度神经网络，特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统，这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络，它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的，尽管它通常与Python一起使用，但也有一个使用Lua的版本。
总的来说，SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现，它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型，同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。
Python与机器学习基础入门
# Python与机器学习基础入门
## 1. Python环境与包管理
### 1.1 Anaconda与Miniconda
Anaconda 功能丰富，自带集成开发环境（IDE）和独立于官方 Python 仓库的包仓库。若不需要这些额外功能，可选择安装 Miniconda，它仅包含 Conda 和 Python，安装包更小。
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- **安装方式**：Conda 和 pip 在安装包时操作相似，例如使用 Conda 安装特定版本的 Keras 可使用命令 `conda install keras=2.2.4`。
- **功能特点**：
YaRN和KV Cache
<think>
嗯，用户这次提出了一个非常具体的技术问题，想深入了解YaRN和KV Cache这两个深度学习领域的前沿技术。从用户能准确说出这两个专业术语来看，ta应该是有一定NLP基础的研究者或工程师。
用户提供的三个引用材料很有意思：引用1是关于YARN资源配置的，虽然标题里有"YaRN"但内容其实是Hadoop YARN，这可能是关键词匹配错误；引用2和3则真正涉及YaRN技术，提到Qwen模型通过YaRN扩展上下文长度到131K tokens。不过用户特别说明这些引用仅供参考，重点还是上次对话中提到的KV Cache问题。
我注意到在上次系统指令中有个细节要求：回答要包含相关问题生