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jsoup select 选择器
系统自带的sendmail会和postfix冲突
第一步卸载sendmail,yum remove sendmail
第二步:安装postfix ,dovecot,cyrus-sasl,直接yum安装
yum -y install devecot
yum -y install postfix
yum -y install cyrus-sasl
三、修改postfix的配置文件
[root@ser ~]# vim /etc/postfix/main.cf
myhostname = mail.eimam.com
mydomain = eimam.com
myorigin = eimam.com
inet_interfaces =all
mynetworks = 192.168.1.0/240
relay_domains = yjw.com, $mydomain
mydestination = $myhostname, localhost.$mydomain, localhost, $mydomain, mail.$mydomain, www.$mydomain, ftp.$mydomain
重启 postfix 服务
[root@ser ~]# service postfix restart
Shutting down postfix: [ OK ]
Starting postfix: [ OK ]
[root@ser ~]# chkconfig postfix on
[root@ser ~]# chkconfig dovecot on
修改dovecot的配置文件
vim /etc/dovecot.conf
protocols = imap imaps pop3 pop3s(在后面启动dovecot时,说端口已经被使用,lsof -i tcp:端口,是pop3s占用了,如果出现这样的情况,把这里的pop3s去掉。)
listen = *
在iptables 里开放25,110,143端口
[root@ser ~]# vim /etc/sysconfig/iptables
-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 110 -j ACCEPT
-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 25 -j ACCEPT
-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 143 -j ACCEPT
重启iptables
[root@ser ~]# service iptables restart
Flushing firewall rules: [ OK ]
Setting chains to policy ACCEPT: filter [ OK ]
Unloading iptables modules: [ OK
Applying iptables firewall rules: [ OK ]
Loading additional iptables modules: ip_conntrack_netbios_n[ OK ]ntrack_ftp
[root@ser ~]# chkconfig saslauthd on
修改 /etc/sysconfig/saslauthd
[root@ser ~]# vim /etc/sysconfig/saslauthd
# Directory in which to place saslauthd's listening socket, pid file, and so
# on. This directory must already exist.
SOCKETDIR=/var/run/saslauthd
# Mechanism to use when checking passwords. Run "saslauthd -v" to get a list
# of which mechanism your installation was compiled with the ablity to use.
MECH=shadow
# Additional flags to pass to saslauthd on the command line. See saslauthd(8)
# for the list of accepted flags.
FLAGS=
修改 /usr/lib/sasl2/smtpd.conf
[root@ser ~]# vim /usr/lib64/sasl2/smtpd.conf
pwcheck_method: saslauthd
测试 saslauthd
[root@ser ~]# service saslauthd restart
[root@ser ~]# testsaslautd -u yjw -p '020304'
0: OK "Success."
在postfix 的配置文件中,添加以下内容,使其支持SMTP认证
[root@ser ~]# vim /etc/postfix/main.cf
message_size_limit = 1073741824 # 邮件的大小为10M
default_process_limit = 50
default_destination_concurrency_limit = 20
smtpd_sasl_auth_enable = yes
smtpd_sasl_local_domain = $myhostname
smtpd_sasl_application_name = smtpd
broken_sasl_auth_clients = yes
smtpd_recipient_restrictions = permit_mynetworks, permit_sasl_authenticated,reject_unauth_destination
smtpd_client_restrictions = permit_sasl_authenticated
smtpd_sasl_security_options = noanonymous
测试 25端口
[root@ser ~]# telnet mail.yjw.com 25
Trying 192.168.1.2...
Connected to mail.yjw.com (192.168.1.2).
Escape character is '^]'.
220 mail.yjw.com ESMTP Postfix
EHLO 163.com
250-mail.yjw.com
250-PIPELINING
250-SIZE 10240000
250-VRFY
250-ETRN
250-AUTH LOGIN PLAIN
250-AUTH=LOGIN PLAIN
250-ENHANCEDSTATUSCODES
250-8BITMIME
250 DSN
quit
221 2.0.0 Bye
Connection closed by foreign host.
[root@ser ~]#
现在可以测试一下给root发一封邮件,echo "this is a test mail !"|mail -s mailname root
输入mail查看是否成功。也可给给QQ邮箱发,将root修改成QQ邮箱地址就可以了。
四、安装openwebmail
[root@ser ~]# vim /etc/yum.repos.d/openwebmail.repo
[openwebmail]
## Thomas Chung
## 2008.05.29
name=Openwebmail for Fedora or Enterprise Linux
baseurl=http://openwebmail.org/openwebmail/download/redhat/rpm/release/
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=http://openwebmail.org/openwebmail/download/redhat/rpm/release/RPM-GPG-KEY-openwebmail
#metadata_expire=0
若这样安装不成功,先安装 perl-Text-Iconv-1.4-1.2.el4.rf.i386.rpm
下载地址:http://rpm.pbone.net/index.php3?stat=26&dist=42&size=19383&name=perl-Text-Iconv-1.4-1.2.el4.rf.i386.rpm
[root@ser ~]# yum -y install openwebmail
[root@ser ~]# cd /var/www/cgi-bin/openwebmail/
[root@ser openwebmail]# ./openwebmail-tool.pl --init #出现Y/N时 ,按N.
修改openwebmail 的一些配置文件
[root@ser etc]# vim dbm.conf
dbm_ext .db
dbmopen_ext .db
dbmopen_haslock no
[root@ser etc]]# cd defaults/
[root@ser defaults]# vim dbm.conf
dbm_ext .db
dbmopen_ext .db
dbmopen_haslock yes
smtpserver 192.168.1.2
[root@ser defaults]# vim openwebmail.conf
domainnames yjw.com
smtpserver 192.168.1.2
authpop3_server 192.168.1.2
再次初始化openwebmail
[root@ser defaults]# cd http://www.cnblogs.com/openwebmail-tool.pl --init
出现Y/N 时,按Y。
把Postfix+Dovecot+Openwebmail 三者个格式统一下就行了
1.postfix 配置 main.cf
mail_spool_directory = /var/spool/mail
2.Dovecot 配置 Dovecot.conf
mail_location = mbox:~/mail:INBOX=/var/spool/mail/%u
3.Openwebmail.conf
mailspooldir /var/spool/mail
修改apache配置
[root@ser ~]# vim /etc/httpd/conf/httpd.conf
ServerAdmin
root@yjw.com
ServerName mail.yjw.com:80
AddHandler cgi-script .cgi .pl
五、登陆openwebmail
在IE 中输入 mail.yjw.com/cgi-bin/openwebmail/openwebmail.pl, 这个地址是不是很长,那么我们来点短点的
在 httpd的 配置文件中添加 下面 内容:
ScriptAlias /mail /var/www/cgi-bin/openwebmail/openwebmail.pl
这样在IE 中直接输入
mail.yjw.com/mail
如果出现了下面的问题
Couldn't create File /var/log/openwebmail.log! (Permission denied)
在网上找到解决办法了:如下方面 运行:
touch /var/log/openwebmail.log
chcon -u system_u /var/log/openwebmail.log
chcon -t httpd_sys_script_rw_t /var/log/openwebmail.log
chcon -t httpd_unconfined_script_exec_t /var/www/cgi-bin/openwebmail/openwebmail*
然后刷新了一下 OK ,很漂亮的界面出现了。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行;、 2项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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内容概要:本文提供了一套与人工智能相关的面试问题及其详细解答,涉及的基础知识点有机器学习的概念及其实现形式(例如监督学习与无监督学习)、常见优化算法的应用(比如梯度下降法);探讨模型评估指标的选择(如分类任务的精度指标、回归模型的平方损失等)、解决过拟合现象的技术措施等,并具体剖析了深度学习尤其是卷积神经网络的工作机制。这份材料是应聘者准备技术岗特别是AI相关职位的理想助手。 适用人群:求职时希望专注于 AI 技术领域的人群;具有一定 AI 背景的研究人员和技术从业者。 使用场景及目标:适合于复习与巩固基本技能,在面试过程中表现出较强的专业能力和理解力。 其他说明:本资料全面介绍了人工智能基础知识、主要工具技术和常用评价方式的相关概念和技巧,有助于应聘者更好地应对技术岗位的考核与挑战。
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