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LEARN-OPENWRT-PASSWALL: menuconfig中禁用SSR + 选择PassWall

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简介：
本项目详细介绍如何在OpenWrt路由器上使用LEARN-OPENWRT-PASSWALL插件，包括通过menuconfig禁用SSR以及配置PassWall的步骤。适合希望优化网络环境的用户参考。 使用GitHub Actions构建OpenWrt的方法如下： 1. 创建一个新的存储库。 2. 使用源代码生成.config文件。（您可以通过工作流文件中的环境变量来更改它。） 3. 将.config文件推送到GitHub存储库中，这样构建就会自动开始。 4. 在操作页面上查看.config文件。 5. 构建完成后，在“操作”页面右上角点击Artifacts按钮下载二进制文件。 感谢您的使用。

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  • LEARN-OPENWRT-PASSWALL: menuconfig中禁用SSR + 选择PassWall
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    本项目详细介绍如何在OpenWrt路由器上使用LEARN-OPENWRT-PASSWALL插件，包括通过menuconfig禁用SSR以及配置PassWall的步骤。适合希望优化网络环境的用户参考。 使用GitHub Actions构建OpenWrt的方法如下： 1. 创建一个新的存储库。 2. 使用源代码生成.config文件。（您可以通过工作流文件中的环境变量来更改它。） 3. 将.config文件推送到GitHub存储库中，这样构建就会自动开始。 4. 在操作页面上查看.config文件。 5. 构建完成后，在“操作”页面右上角点击Artifacts按钮下载二进制文件。 感谢您的使用。
     
  • OpenWRT-PassWall
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    OpenWRT-PassWall是一款基于OpenWRT系统的网络管理软件包，集成了科学上网、广告拦截等功能，帮助用户优化网络环境。 OpenWrt-PassWall是一个用于OpenWrt操作系统的软件包，它提供了一种简单有效的方式来管理和配置网络代理服务。通过集成多种代理工具和技术，PassWall能够帮助用户实现更加灵活且高效的网络访问控制与优化。这款软件支持多线路智能切换、全局模式和特定应用的规则设置等功能，适用于需要增强隐私保护或改善互联网连接质量的各种场景。
     
  • 动作-OpenWRT-x86-PassWall
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    OpenWRT x86 PassWall是一款专为x86架构设计的动作型网络优化工具，能够帮助用户有效提升网络速度和稳定性，同时具备强大的过滤功能。 使用GitHub Actions进行OpenWrt构建的步骤如下： 1. 单击按钮创建新的存储库。 2. 使用源代码生成.config文件。（可以通过工作流文件中的环境变量来更改它）。 3. 将.config文件推送到GitHub存储库。 4. 在“操作”页面上选择“Build OpenWrt”。 5. 点击Run workflow按钮开始构建过程。 6. 构建完成后，单击“操作”页面右上角的Artifacts按钮下载生成的二进制文件。 提示：创建.config文件和构建OpenWrt固件可能需要很长时间。因此，在创建存储库以构建自己的固件之前，请先检查是否已经有符合您需求的版本存在。 建议在存储库简介中添加一些关于所建固件的信息，如架构类型及已安装软件包等信息，这有助于节省其他人的查找时间。 感谢大家的支持与贡献！
     
  • OpenWRT PassWall+SmartDNS 详细图文教程
    优质
    本教程提供全面详细的步骤和图解，帮助用户在OpenWRT路由器上安装与配置PassWall及SmartDNS，实现高效的家庭网络管理和智能DNS解析。 后 pawsswall+smartdns 的 OP 旁路由系统
     
  • iStoreOS-PassWall守护者
    优质
    iStoreOS-PassWall守护者是一款专为提升网络安全而设计的应用程序，它通过先进的技术手段保护用户隐私和数据安全。 安装方法请参见相关文档或指南。
     
  • PassWall服务器：构成PassWall平台核心后端架构的关键组件
    优质
    PassWall服务器是构建在强大技术基础上的核心后端系统，作为PassWall平台不可或缺的一部分，它为用户提供高效、稳定且安全的服务体验。 密码墙服务器是开源密码管理器PassWall平台的核心后端组件。使用此服务器，您可以安全地存储并从任何地方访问您的密码。 支持我订购的所有咖啡都将用于此项目客户群的开发和支持工作。 PassWall服务器可以与API文档一起使用，并且同时具有服务器和客户端加密功能。因此，在创建用户时如果通过Postman进行操作，则需要在JSON中使用已经SHA256加密的密码，或者利用Postman预请求脚本对JSON中的内容进行形式化加密处理。 当您通过Postman创建新用户账户时，请将POST请求发送到/auth/signup端点。在此过程中，在请求体中包含以下信息：
     
  • luci-app-ssr-plus：Lean的OpenWrt项目包中的luci-app-ssr-plus备份库
    优质
    Luci-app-ssr-plus是为Lean的OpenWrt项目设计的一个插件，它提供了对SSR（ShadowSocksR）的支持和管理功能。此简介库用于备份和维护该插件的核心配置与特性。 luci-app-ssr-plus是来自Lean的OpenWrt项目包的一个备份库。
     
  • sklearn-genetic：用于scikit-learn的遗传特征选择插件
    优质
    sklearn-genetic是一款基于遗传算法的Python库，专门用于与Scikit-Learn集成以优化特征选择过程。通过模拟自然进化机制来高效地挑选最佳特征子集，极大提升了机器学习模型的效果和效率。 斯克莱恩遗传模块（sklearn-genetic）基于scikit-learn的遗传特征选择技术，通过模拟自然选择过程来寻找函数的最佳值。 安装方法： 使用pip命令：`pip install sklearn-genetic` 或使用conda命令：`conda install -c conda-forge sklearn-genetic` 要求环境： Python >= 2.7 scikit-learn >= 0.20.3 deap >= 1.0.2 示例代码： ```python from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from genetic_selection import GeneticSelectionCV def main(): iris = datasets.load_iris() ``` 这段文字介绍了如何安装和使用sklearn-genetic库，并提供了基本的环境要求以及一个简单的代码示例。
     
  • 在Python机器学习库中，如何选择Scikit-learn和TensorFlow？
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    本文探讨了在使用Python进行机器学习时，如何根据不同需求选择Scikit-learn或TensorFlow作为开发工具。 ### Python机器学习库中的Scikit-learn与TensorFlow选择指南 在Python的机器学习领域，Scikit-learn和TensorFlow都是重要的工具。选择合适的工具不仅能够提高开发效率，还能确保项目的成功实施。本段落将从多个维度分析这两个库的特点及适用场景，帮助读者做出更加明智的选择。 #### 一、项目需求 1. **传统机器学习算法**：如果你的项目主要涉及传统的机器学习算法（如线性回归、决策树和支持向量机等），并且数据量不大，那么Scikit-learn可能是更好的选择。它提供了简单易用的API来实现这些算法，非常适合快速原型开发。 2. **深度学习模型**：对于需要构建复杂深度学习模型的项目，特别是涉及到大量神经网络层和参数的情况，TensorFlow提供了更强大的支持。它的设计使其能够轻松处理大规模的数据集和复杂的模型结构。 #### 二、数据处理与特征工程 1. Scikit-learn内置了大量的数据预处理工具，如缺失值处理、归一化和标准化等，并且提供丰富的特征选择方法，非常适合那些需要对数据进行精细化处理的项目。 2. TensorFlow虽然也支持数据预处理，但主要聚焦于模型构建和训练。因此，在数据预处理方面，TensorFlow的功能可能不如Scikit-learn全面。 #### 三、易用性和学习曲线 1. Scikit-earn的设计理念是简洁明了，其API设计使得初学者也能快速上手。这对于快速原型开发和概念验证非常有利。 2. TensorFlow具有更陡峭的学习曲线，但对于有经验的开发者来说，它提供了更大的自由度和定制化选项。这使得TensorFlow非常适合复杂的项目需求。 #### 四、性能与可扩展性 1. Scikit-learn在处理中小规模数据集时表现出色，但在大规模数据和分布式计算方面的能力相对较弱。 2. TensorFlow专为高性能计算而设计，支持GPU和TPU加速，非常适合处理大数据集和复杂的深度学习任务。此外，TensorFlow还支持分布式训练，在多台服务器上进行高效的模型训练。 #### 五、社区与文档支持 1. Scikit-learn拥有庞大的用户群体和活跃的社区，并提供了详尽的文档和教程，有助于开发者解决各种问题。 2. TensorFlow同样拥有活跃的社区，并且由于其在工业界广泛应用，你可以找到大量的资源、案例研究和技术支持。 #### 六、生态系统 1. Scikit-earn是一个专注于提供机器学习算法实现的独立库。 2. Tensorflow则是一个更为广泛的生态系统。除了核心的深度学习框架外，还包括TensorBoard（可视化工具）、TensorFlow Lite（用于移动和边缘设备的轻量化版本）以及TensorFlow.js（用于浏览器和Node.js的JavaScript库），为从模型训练到部署提供了完整的解决方案。 #### 结论 根据具体的项目需求和可用资源选择最适合的库是非常重要的。有时，结合使用这两种工具也是一个不错的选择。例如，可以先用Scikit-learn进行数据预处理和特征选择，然后再利用TensorFlow构建和训练深度学习模型。无论选择哪个库，关键在于理解它们的核心功能及其应用场景，这样才能更好地满足项目的实际需求。
     
  • OpenWRT编译与make menuconfig配置及LUCI插件介绍.xlsx
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    本文件详细介绍了如何在OpenWRT系统中进行源码编译，并指导用户使用make menuconfig命令来定制化配置。同时，还涵盖了Luci网页界面插件的安装和管理方法，为路由器开发者或高级用户提供全面的操作指南。 自己整理的OpenWrt编译make menuconfig配置使用说明：直接按照表格一选择即可。选项按颜色设定，白色字体项为附加功能，可按需选择；黑色字体项中部分默认选中，请根据需要调整带标注的部分，并确保未带标注的项目已正确选中；黄色字体项必选；红色字体项为二选一（因功能冲突），而红框选项则不建议选择。对于Luci配置，按照表二进行按需选择即可。 该说明基于本人日常使用经验编写，编译过程正常无问题。