我想将来自一台电脑的所有tcp请求重定向到另一台电脑。我该怎么做？例如:我希望所有到达10.42.43.10:5000的tcp请求都重定向到10.42.43.25:6000。我可以使用linux命令执行此操作吗？ 最佳答案 使用redir命令redir[--laddr=incoming.ip.address][--bind_addr=my.other.ip.address] 关于linux-如何在LANLinux中创建到另一台计算机的tcp重定向，我们在StackOverflow上找到一
我开发了一个在Java中使用TCP/IP聊天的应用程序。到目前为止，它在同一台机器上运行服务器和客户端时完成了工作，但是我想让它在LAN上工作。我发现我应该在我的路由器上使用端口转发，用于我在客户端和服务器中使用的相同端口，并将它转发到我的机器(将是服务器)的IP。我还发现我应该小心防火墙。在我的原始媒体集线器路由器上，我使用(4444)将端口转发到我机器的本地IP(192.168.0.21)的TCP协议(protocol)。我还确保没有端口被阻止。对于防火墙，我已确保未启用Windows防火墙并关闭了我的卡巴斯基反病毒防火墙。到目前为止，这还不允许我通过LAN与我的vmware机器进
我试图在LAN上运行一个使用UDP套接字的游戏，但在我的网络中看不到另一台计算机，所以我尝试了一些东西来查看是什么导致了这个问题。正在运行的操作系统是:PC1:LinuxUbuntuPC2:Windows10问题是当PC2正在监听时，PC1可以发送和接收数据包:$PC2>ncat-ul8888$PC1>ncat-uPC28888OK发送和接收工作正常，但是当客户端/服务器切换时，数据包丢失。$PC1>ncat-ul8888$PC2>ncat-uPC18888旁注，在PC2上，当尝试使用Python的socket.sendto函数发送数据包时，返回值不是-1，而是数据包的大小.在PC2上
我运行了一个教程，其中包括用于树莓派3的HTTP服务器应用程序。链接在这里:https://incredibits.io/project/windows-10-iot-internet-of-things-tips/windows-10-iot-raspberry-pi-web-server在我的本地网络中一切正常。我运行服务器，在浏览器中输入我的树莓派(192.168.x.x)的本地IP，然后出现“helloworld”——太棒了。但是，当我想从我的LAN外部访问我的HTTP服务器时，我遇到了问题。我做了什么:1.在我的路由器中转发端口802.在PowerShell中使用以下命令在树
现在我正在使用SocketSendFileAPI，通过任何网络发送文件或它的一部分。我可以通过lan使这个过程更快吗？我知道像TeraCopy这样的程序与使用CopyFileAPI的WindowsExplorer处理相比(我认为)，这使得通过LAN处理文件的速度更快(有些人说速度提高了2倍)。我不知道他们是怎么做到的。你能给我建议吗？ 最佳答案 您可以动态压缩数据，然后在通过网络发送后解压缩。GZipStream对这类事情很好，并提供了基本的压缩/解压缩示例。压缩当然会降低CPU性能，但您必须传输较少的数据，从而缩短传输时间。这个库
我需要用ListeningPort搜索IP地址来查找局域网中的其他PC(尝试发现MySQL服务器)并得到结果IP谁有那个端口监听。与此代码类似的用于测试套接字但在InnoSetup中工作的代码:programpfinger;usessockets,errors;VarAddr:TInetSockAddr;S:Longint;Sin,Sout:Text;Line:string;beginAddr.sin_family:=AF_INET;{port79innetworkorder}Addr.sin_port:=79shl8;{localhost:127.0.0.1innetworkorde
ESP32在网上的资料很多，但问题也各式各样。由于ESP32主要做wifi功能，因此对于以太网的资料也很少。相对应的开发板也很少。本人使用的是淘宝上购买的雨甄机电的带网口的开发板（如下图）安信可ESP-32S参考资料主要以热心博主《兴趣使然_》的(5条消息)ESP32单片机学习笔记-06-（以太网）Ethernet转Wifi_esp32以太网_兴趣使然_的博客-CSDN博客这篇文章。对于我一个小白来说，先得学习一些理论知识。首先，以太网是局域网的通讯方式,以太网是具有TCP/IP协议，以太网常用接口有RJ45接口。然后以太网的组成包括mac和phy芯片和RJ45的座子。然后一个芯片说支不支持网
如图1所示是USB2.0/RS232/ETH控制并行DAC输出任意频率正弦波、梯形波、三角波、方波的整体设计示意图，可以看到上位机通过RS232串口、ETH千兆网口以及USB2.0接口和FPGA建立通信，通过不同的接口发送报文，FPGA在指令解析模块中把相关设置和参数再下发到任意波（方波、三角波、梯形波）发生器模块和正弦波发生器模块，最后通过波形选择器向并行DAC输出给定频率的波形。 图1USB2.0/RS232/ETH控制并行DAC输出任意频率正弦波、梯形波、三角波、方波的整体设计示意图 如图2到4所示是分别是上位机端FPGA波形助手USB2.0接口、ETH千兆网口、RS232
最近很多工作好像都绕不开lora，无论是sd还是llm....1.背景问题：大模型重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行。lora在做什么我们提出了低秩自适应，即LoRA，它冻结预先训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层为什么work？学习过的参数化模型实际上存在于较低的内在维度上，因此假设模型自适应过程中权重的变化也具有较低的“内在秩”。LoRA允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重冻结该结论基于MeasuringtheIntrinsicDimensionofObjectiveLand
PapernameLORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfCodeURL:huggingface集成：https://github.com/huggingface/peft官方代码：https://github.com/microsoft/LoRATL;DR本文提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)，它冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层，极大地减
