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我目前正在开发一个日志系统，我需要从 Checkpoint 设备中提取日志。我将 fw1-loggrabber 与 OPSEC LEA 一起使用，并且我成功地从检查点防火墙中提取了日志。

现在假设我有 100 台设备。我需要配置和运行 fw1-loggrabber 100 次还是可以使用一个 lea.conf 和 fw1-loggrabber.conf 来配置我想要监控和运行的所有设备？

我当前配置的文件：

lea.conf：

fw1-loggrabber.conf

如果无法从一个（或两个）配置文件中配置和运行所有内容，是否有任何替代方法可以使用 Checkpoint OPSEC LEA 提取日志？

谢谢。

在使用 Tensorflow 时，我正在尝试使用检查点文件恢复 CIFAR10 训练。参考其他一些文章，我尝试了 tf.train.Saver().restore 没有成功。有人可以告诉我如何进行吗？

来自 Tensorflow CIFAR10 的代码片段

火花流：

当 Spark Streaming 应用程序发生代码更改时，我必须清理检查点以部署新更改。实际上，我正在失去历史状态，这真的很糟糕。

有没有一种方法可以从外部数据库（如 Cassandra）中保存和重建状态信息，除了常规检查点之外，spark 默认提供？

您能否指出我在这方面的一些编码示例。

我正在使用cr-defunct checkpoint restore（基于 Ross Boucher 的反馈）从源代码构建 1.10.0-dev 以获取检查点/恢复功能。

当我检查一个没有任何活动 TCP 连接的容器，然后将其恢复到新创建的容器时，我没有任何问题。但是，如果存在活动的 TCP 连接，则还原将失败。失败可能是由于其他原因...我不确定。但在restore.log 中弹出TCP 失败。这是我导致这种情况发生的方式

启动一个 docker 容器（我使用 alpine-sshd）作为基础镜像

然后，我 ssh 进入容器。我已经设置了用户

因此，现在该容器的端口 22 上有一个活动的 TCP 连接，我可以通过进入容器并在容器内执行“netstat -na”来验证它

现在，我使用创建一个新容器（不启动它）

"docker ps -a" 显示两个容器 a1 和 a3

接下来，我使用 checkpoint 选项检查 a1 容器。--leave-running 标志没有影响，因为它没有在实际错误所在的还原中使用

然后我使用 /tmp/ABC 恢复

这会导致以下错误

restore.log 有以下值得注意的错误：

在日志文件的底部

现在，我不需要恢复网络——尽管拥有它会很有用。现在，我只想在具有活动网络连接的先前检查点映像上进行稳定恢复。

请注意，如果我在没有 ssh/TCP 连接的情况下执行整个序列，它会很好地工作。

任何帮助将不胜感激。如果需要，我可以提供完整的 restore.log 和其他文件。提前致谢

我使用张量流 0.9。
我想保存我的模型然后恢复它。
我只需添加tf.train.Saver()以保存和恢复我的训练变量。

这是我的代码：

当我恢复检查点时：

TensorFlow 抛出此错误：

编辑：

我用蟒蛇。我第一次使用“run filename.py”在 spyder 或 ipython 中运行此代码时，它会将模型保存在检查点中，但是当我再次运行此代码时，它会引发错误。

但是当我关闭 spyder 或 ipython 时，再次打开它并运行它可以正确恢复检查点的代码。

此外，当我在终端“python filename.py”中运行时，它总是运行并且不会抛出任何错误。

I restore a saved parameters of a model in tensorflow. I want test difference configure for my model with different layer and different parameters size.

for example if one of my parameters that I saved be like this: W_conv1 = weight_variable([7 , 7, 1, 64])

if I restore this, it works; but I want change my parameter like this : W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 64]) or W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 50]) or W_conv1 = weight_variable([9 , 9, 1, 80]) or ... .

Now I want used my saved checkpoint for restore in new config. If the size of each dimension of parameters changed it randomly initialized from my saved parameter and remind places initialize randomly.

Is it possible in tensorflow for doing this?

我正在使用docker-checkpoint-restore检查点并使源容器保持活动状态（--leave-running），然后将该检查点恢复到新创建的容器中（具有不同的 IP 地址）。

但是，我在处理挂载点和 cgroup 时遇到了麻烦。当我使用检查点启动新容器时，我得到

cgroups 错误是：

我推测这是由于mountpoint-12.img和cgroup.img（通过使用 crit decode 显示）引用了旧容器 ID。

揭示了旧的容器 ID。

我遵循了我用于 skinet的相同的暴击解码 - sed 替换 - 暴击编码策略；但它并没有解决问题。我验证了转换后的mountpoints-12.img 和 cgroup.img 引用了新的容器 ID。但恢复仍然失败，并出现完全相同的错误。就好像挂载点转换和 cgroup 转换没有任何影响。

我具体做错了什么？我不得不说这是我第一次在 Ubuntu 16.04 xenial 映像上通过 docker 进行 CRIU。在过去，我已经为基于 alpine 的图像完成了它，并且在检查新容器时没有任何问题（当旧容器正在运行时）

主机系统是 Ubuntu Xenial，默认 criu/crit 是 2.0-2ubuntu3。我从xemul criu升级到最新的 criu/crit ，将其提升到 2.4。但是，我得到了同样的错误。

我还针对基于高山的容器对此进行了测试。而且效果很好。所以，也许在基于 Ubuntu xenial 的容器中有些东西正在让 criu（检查点或恢复或两者兼有）陷入困境

欢迎任何意见。

我一直在阅读有关容错的检查点技术。所以，我正在使用prevaylerjava 库进行检查点。现在，我有一个错误显示类型Prevayler不是通用的；它不能用 arguments 参数化<P>。你能给我这个错误的指导吗？

这是我的代码：

我正在尝试在 bash 脚本中执行具有多个参数的命令：

我从 stackoverflow 上的几个示例中破解了这个脚本。正在发生的事情是调用 cpview 实用程序，而不是终止历史记录的完整命令。Cpview 是一个 Check Point 实用程序，用于显示 CPU、内存、网络统计信息、防火墙性能等。它的 bug 和内存泄漏，所以我需要关闭它。

Check Point 中用于 URL 过滤的预定义类别是什么（例如社交网络、媒体流、色情）。浏览了文档应用程序控制和 URL 过滤，但找不到完整的类别列表。