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Debian 10 UEFI 相关

bios 未识别出 uefi 分区

最近在新磁盘上安装 debian 10 时，出现过安装完成后，bios 未识别出 uefi 分区，从而系统不能正常启动的问题。

根据官网( https://wiki.debian.org/UEFI )介绍，正确的 uefi 启动文件的命名路径为：

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iptables

下面列出一段比较通用的服务器 iptable 设置

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# 允许回环地址
iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT
# 允许已建立的连接
iptables -A INPUT -m state --state RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT
# 允许自定义的端口进行 TCP 通讯，按需要增减
iptables -A INPUT -p tcp -m multiport --dports 22,443,8388:8400 -j ACCEPT
# 允许自定义的端口进行 UDP 通讯，按需要增减
# iptables -A INPUT -p udp -m multiport --dports 53 -j ACCEPT
# 允许 ping 包
iptables -A INPUT -p icmp -j ACCEPT
# 其余都禁止
iptables -A INPUT -j DROP

附一份比较通俗易懂的 iptables 介绍文档。 ( http://www.zsythink.net/archives/tag/iptables/ )

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恢复 windows server 和 win10 ltsb 的图片查看功能

(参考连接: https://jingyan.baidu.com/article/14bd256e40e472bb6c26125b.html )

以管理员身份运行命令提示符（cmd.exe）

在命令提示符输入以下命令并运行即可：

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FTYPE Paint.Picture=%SystemRoot%\System32\rundll32.exe "%ProgramFiles%\Windows Photo Viewer\PhotoViewer.dll", ImageView_Fullscreen %1

FTYPE jpegfile=%SystemRoot%\System32\rundll32.exe "%ProgramFiles%\Windows Photo Viewer\PhotoViewer.dll", ImageView_Fullscreen %1

FTYPE pngfile=%SystemRoot%\System32\rundll32.exe "%ProgramFiles%\Windows Photo Viewer\PhotoViewer.dll", ImageView_Fullscreen %1

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virtualenvwrapper 安装配置说明

virtualenvwrapper 是对 python 虚拟环境的使用进行了简单的封装，更方便用户使用虚拟环境。

1. 安装与配置

1.1 Linux

安装

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sudo pip3 install virtualenvwrapper

编译 /etc/bash.bashrc 文件，增加以下语句

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if [ -f /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh ]; then
  export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
  export WORKON_HOME='~/.virtualenvs'
  source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
fi

1.2 Windows

安装

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Python 设置 PYPI 私服说明

私服设置

Linux 下编辑文件 /etc/pip.conf 或者 ~/.pip/pip.conf ， Windows 下编辑文件 C:\ProgramData\pip\pip.ini 或者 %USERPROFILE%\pip\pip.ini 或者 %APPDATA%\pip\pip.ini， 添加 extra-index-url 修改 index-url

私服在找不到包时，会替我们到外面找包，因此只需要一个 index-url 即可

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slim库中的预处理方法分析

research/slim/preprocessing/cifarnet_preprocessing.py 源码

对图片的预处理过程为：

训练数据集：

  1. 对图片进行填充。（tf.pad）
  2. 按指定大小随机裁剪图像。（tf.random_crop）
  3. 随机水平翻转。（tf.image.random_flip_left_right）
  4. 随机亮度。（tf.image.random_brightness）
  5. 随机对比度。 （tf.image.random_contrast）
  6. 图像标准化。 （tf.image.per_image_standardization）

验证数据集:

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05 - Tensorflow 模型保存与恢复

本文大部分是对官网的描述做些备注和个人理解。如有需要，请直接查看官网原文。

https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/saved_model (英文原版)

https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/saved_model?hl=zh-CN (中文原版)

1. 保存与恢复变量 （即 Checkpoint）

1.1 保存变量 

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import tensorflow as tf

# build network
# ...

# define checkpoint saver
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    # init variables
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 保存 checkpoint
    saver.save(sess, save_path="/path/to/save/checkpoints", global_step=tf.train.get_global_step())

说明： save_path 是到文件名层面的。若保存路径设为"/data/model"，则 checkpoint 的文件以"/data/model-{global_step}“开头。一次会生成三个文件，分别以"data-00000-of-00001”、“index”、“meta"为扩展名。