rein 主要用于进行反向代理 IP 地址和端口，功能类似于 nginx 的 upstream 模式和rinetd 的功能，由于rein使用了golang语言开发，并且提供已经编译好的可下载版本，在部署配置方面比它们要方便些。
功能列表：
- 反向代理
IP和端口（upstream模式）。 - 提供本地文件的快速网络（
http协议）分享（fileshare模式）。 - 内网穿透（
inps / inpc模式）
rein支持模式:
| 模式 | 说明 |
|---|---|
upstream |
反向代理模式 |
fileshare |
提供本地文件的快速网络（http协议）分享 |
inps |
内网穿透的服务器端，inps 需要部署在有公网地址服务器上（版本 >= 1.0.5） |
inpc |
内网穿透的客户机端，inpc 部署在能访问互联网，没有公网 IP 地址的 PC 或服务器上（版本 >= 1.0.5） |
inps和inpc模式图解:
1. 简单快速部署
1.1 CentOS/RHEL/Ubuntu 平台
已经编译好的版本下载地址： https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=b1e1ad270ba1b1af97ebdf3e2c8b7403&type=note
下载 rein-amd64-linux-x.x.x.zip
如果您的 Linux 具备公网下载功能，可以直接通过下面的命令进行下载使用：
cd ~ wget http://note.youdao.com/yws/public/resource/b1e1ad270ba1b1af97ebdf3e2c8b7403/xmlnote/0AD1EF713B9A428D86631C7282A1B04F/27232 -O rein.zip # 需要安装 unzip unzip rein.zip mv rein-*-linux rein chmod +x rein ./rein -e > rein.json # modify rein.json for you ./rein -c rein.json
1.2 Windows 平台
使用您的浏览器下载 https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=b1e1ad270ba1b1af97ebdf3e2c8b7403&type=note
rein-amd64-windows-x.x.x.zip并解压它。
使用下面的命令生成并修改 rein.json 配置文件
# 解压后先改名 ren rein-1.0.3-amd64-win.exe rein.exe # generate default conf 'rein.json' # 使用 cmd 时 ./rein.exe -e > rein.json # 使用 powershell 时 ./rein.exe -e | out-file -encoding ascii rein.json
生成的默认配置文件如下：
{
"upstream": [
{"source": "0.0.0.0:8150", "target": "127.0.0.1:9991"}
],
"fileshare": [
{"port": "9991", "path": "."}
]
}
根据您的需要进行修改配置文件后，运行：
./rein.exe -c rein.json
2. 配置文件说明
2.1 upstream 模式
upstream 模式主要由 source 和 target 构成，实现的功能就是将主机上的某个IP地址与端口，映射到其他的主机（本机）和端口上。在 upstream 模式下，支持多组由 source 和 target 构成的映射对。source 是监听 IP 和端口，target是需要转发到的 IP 和端口。
举例说明：
{
"upstream": [
{"source": "0.0.0.0:8150", "target": "127.0.0.1:9991"}
]
}
2.2 file share 模式
此模式类似于ftp功能，能快速将本地资源进行网络（http方式）发布，它由port和path构成。port是要开放的端口，path是本地资源的路径。类似地，这个功能也支持多组。
举例说明：
{
"fileshare": [
{"port": "9991", "path": "/home/lz"}
]
}-
re 库的两种对象 Pattern ：正则表达式对象 Match ：匹配对象 常用内容 search 匹配字符串的第一个位置 In [1]: import re In [2]: s = "I am a simple string" In [3]: r = re.search("am", s) In [4]: r Out[4]: <re.Match object; span=(2, 4), m
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rein 是一个类似 rinetd 的端口转发工具，也可以用于内外网端口转发等多种应用场景。 程序使用了 golang 开发，部署比 rinetd 更便携，下载开箱即用。 rein 的 github 地址：https://github.com/firstboot/rein 由于 rein 使用了 golang 开发，对系统环境依赖少，在一个平台上就能一次交叉编译出多个平台的可执行程序，项目主页已经
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一、什么是正则表达式？ 正则表达式，又称规则表达式，通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。 二、正则表达式的匹配规则 1.表示字符 ·：匹配任意除换行符'\n'外的字符，但是在DOTALL模式中也可以匹配换行符'\n
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解决方法： git reset --merge 注：取消合并 git rebase 注：将当前分支重新设置基线 git diff -w +冲突的文件 注：查看冲突点，修改冲突的文件，达到提交的状态。 git rebase --continue 注：让rebase继续处理 git add 注：追加修改后的文件 git rebase --continue 注：让rebase继续处理，查看是否有其他文件
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最近小虎在cpu上试跑了detection任务的程序没什么问题，但是在gpu上运行时发生了关于cuda的一些报错，发现解决问题的精华就一句话："不可在DataLoader或DataSet内将任何数据放到CUDA上，而是等到程序运行出DataLoader之后（也就是到了train里的时候）将数据放到CUDA上。"下面给出问题解决的例子和代码。 问题CUDA error: initialization
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转自：http://www.python8.org/a/fenleiwenzhang/yuyanjichu/2009/0901/150.html 今天学习了Python中有关正则表达式的知识。关于正则表达式的语法，不作过多解释，网上有许多学习的资料。这里主要介绍Python中常用的正则表达式处理函数。 方法/属性 作用 match() 决定 RE 是否在字符串刚开始的位置匹配 search()
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RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the ‘spawn’ start method 问题出现的背景：在一个使用 cuda 对模型训练进行加速的程序中，想要使用多进程对模型测试进行加速。 解决的办法：因为我是比较熟悉
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Python re模块用法详解 在 Python 爬虫过程中，实现网页元素解析的方法有很多，正则解析只是其中之一，常见的还有 BeautifulSoup 和 lxml，它们都支持网页 HTML 元素的解析操作。本节重点讲解如何使用 re 正则解析模块实现网页信息的提取。 注意：在学习本节知识之前，您应该基本掌握了 Python re 模块的常用方法。 re模块常用方法 1) re.compile(
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pythonRuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing
RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the ‘spawn’ start method fork和spawn是构建子进程的不同方式: fork spawn 分叉 产卵 继承 非继承 从头构建一个子进程，父进程的数据拷贝到
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在pytorch，dataloader里设置了num_workers > 1的时候, 会出现这个错误。 一般网上RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess解决方法之一_NLOS的博客-CSDN博客 解决方法，加上一行设定。 然而，我这里如果加上这行代码，会导致代码卡死在dataloader里面。 后面发现，代码里面设定了
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用uWSGI +Flask多进程多线程部署你的深度学习应用时，访问会报这样的错 "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with " RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessi
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cannot re-initialize CUDA in forked subprocess.To use CUDA with multiprocessing,you must use the 'spawn' start method. 报错原因： 在使用sanic实现多线程操作的时候，报出这样的错误。 解决办法： 网上搜索资料发现的三种方法： 1、
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在程序最开始的地方加上： torch.multiprocessing.set_start_method(‘spawn’) 即可解决，如下第二行所示： if __name__=='__main__': torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') args = config_parser().parse_args() data
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