DenyHosts官方网站为：http://denyhosts.sourceforge.net
一、检查安装条件
1、首先判断系统安装的sshd是否支持tcp_wrappers（默认都支持）
# ldd /usr/sbin/sshd
libwrap.so.0 => /usr/lib/libwrap.so.0 (0x0046e000)
2、判断默认安装的Python版本
[root@localhost 03]# python -V
Python 2.4.3
Centos5.5默认已安装了python 2.4.3
二、已安装Python2.3以上版本的情况
1、安装DenyHosts
# cd /usr/local/src
# wget http://jaist.dl.sourceforge.net/sourceforge/denyhosts/DenyHosts-2.6.tar.gz
# tar zxf DenyHosts-2.6.tar.gz
# cd DenyHosts-2.6
# python setup.py install
程序脚本自动安装到/usr/share/denyhosts
库文件自动安装到/usr/lib/python2.3/site-packages/DenyHosts
denyhosts.py自动安装到/usr/bin
2、设置启动脚本
# cd /usr/share/denyhosts/
# cp daemon-control-dist daemon-control
# chown root daemon-control
# chmod 700 daemon-control
# grep -v "^#" denyhosts.cfg-dist > denyhosts.cfg
# vi denyhosts.cfg
根据自己需要进行相应的修改
----------------denyhosts.cfg------------------------
SECURE_LOG = /var/log/secure #ssh 日志文件，它是根据这个文件来判断的。
HOSTS_DENY = /etc/hosts.deny #控制用户登陆的文件
PURGE_DENY = 5m#过多久后清除已经禁止的,空为不解标
BLOCK_SERVICE = sshd#禁止的服务名
DENY_THRESHOLD_INVALID = 1#允许无效用户失败的次数
DENY_THRESHOLD_VALID = 10#允许普通用户登陆失败的次数
DENY_THRESHOLD_ROOT = 5#允许root登陆失败的次数
HOSTNAME_LOOKUP=NO#是否做域名反解
DAEMON_LOG = /var/log/denyhosts#自己的日志文件
ADMIN_EMAIL = u@163.com#管理员邮件地址,它会给管理员发邮件
----------------denyhosts.cfg------------------------
如果需要DenyHosts随系统重启而自动启动，还需做如下设置：
# vi /etc/rc.local
加入下面这条命令
/usr/share/denyhosts/daemon-control start
3、启动
# /usr/share/denyhosts/daemon-control start
如果要使DenyHosts每次重起后自动启动还需做如下设置：
# cd /etc/init.d
# ln -s /usr/share/denyhosts/daemon-control denyhosts
# chkconfig --add denyhosts
# chkconfig --level 345 denyhosts on
然后就可以启动了：
service denyhosts start
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内容概要：本文档由张卓老师讲解，重点探讨DeepSeek的技术革新及强化学习对未来AI发展的重要性。文章回顾了AI的历史与发展阶段，详细解析Transformer架构在AI上半场所起到的作用，深入介绍了MoE混合专家以及MLA低秩注意机制等技术特点如何帮助DeepSeek在AI中场建立优势，并探讨了当前强化学习的挑战和边界。文档不仅提及AlphaGo和小游戏等成功案例来说明强化学习的强大力量，还提出了关于未来人工通用智能（AGI）的展望，特别是如何利用强化学习提升现有LLMs的能力和性能。 适用人群：本资料适宜对深度学习感兴趣的研究人员、开发者以及想要深入了解人工智能最新进展的专业人士。 使用场景及目标：通过了解最新的AI技术和前沿概念，在实际工作中能够运用更先进的工具和技术解决问题。同时为那些寻求职业转型或者学术深造的人提供了宝贵的参考。 其他说明：文中提到了许多具体的例子和技术细节，如DeepSeek的技术特色、RL的理论背景等等，有助于加深读者对于现代AI系统的理解和认识。
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媒体关注度是一个衡量公众对某个事件、话题或个体关注程度的重要指标。它主要反映了新闻媒体、社交媒体、博客等对于某一事件、话题或个体的报道和讨论程度。 媒体监督的J-F系数（Janis-Fadner系数）是一种用于测量媒体关注度的指标，特别是用于评估媒体对企业、事件或话题的监督力度。J-F系数基于媒体报道的正面和负面内容来计算，从而为公众、研究者或企业提供一个量化工具，以了解媒体对其关注的方向和强度。 本数据含原始数据、参考文献、代码do文件、最终结果。参考文献中JF系数计算公式。 指标 代码、年份、标题出现该公司的新闻总数、内容出现该公司的新闻总数、正面新闻数全部、中性新闻数全部、负面新闻数全部、正面新闻数原创、中性新闻数原创、负面新闻数原创，媒体监督JF系数。
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