转载:使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS

实现原理

本地发起连接请求,由远程服务器响应后然后将我们需要的数据返回到本地。

最低消费

2.5美元(经常售罄),5美元。

网速自测

经过我个人测试后选择的Dallas节点,浏览youtube视频,网速能达到1MB/s ,玩美服lol的延迟是200ms-250ms,这个速度已经很不错了。

PS:浏览其他人的博客都推荐的是LosAngeles节点,具体的自己通过测试后拿主意吧,懒得测试就选洛杉矶节点吧。

知识储备

  1. 懂Linux最好,不懂就按照下面操作来吧
  2. 肯折腾
  3. 懂英语,不懂的话…搭建SS(Shadow Socks),诶?

具体步骤

购买服务器

  1. 打开Vlutr官网:https://www.vultr.com/

  2. 更多教程请查看Vultr中文网:https://www.vultrblog.com/

  3. 注册账号并验证邮箱。

  4. 测试速度或直接选择洛杉矶节点,测试节点网速请戳我并拉到页面最下面如果感觉不满意,去试试其他的服务器提供商比如搬瓦工等等。

  5. 搬瓦工搭建 ShadowSocks (SS) 教程:搬瓦工后台取消了一键SS功能,最新搬瓦工手动搭建SSR教程

补充:近期东京结点基本都挂掉了,美国的也挂掉了很多,请尝试洛杉矶结点或达拉斯结点。

  1. 充值,点击左侧的Billing,最低$10,建议选择支付宝支付,简单快捷,符合我国国情。

  2. 搭建服务器,点击左侧的Servers,依次选择Server Location——你测试的最快的或者洛杉矶;Server Type——Cent OS7 x64(这个我可以提供技术支持,本文基于CentOS 7 x64,脚本原创,脚本基于Cent OS7);Server Size——只是搭建ss,选价格最低的就够了($2.5/mon,多数情况下此套餐售罄,请选择$5/mon);其他的选填。然后点击右下角的Deploy Now。稍等片刻,服务器就可以装好了。

  3. 装好后,你可以看到如下界面:

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

点击可以查看服务器的相关信息:
使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

接下来操作需要的信息是IP Address(IP地址),Username(用户名)和Password(密码)。这个页面不要关,一会直接复制粘贴相关信息。

远程连接服务器

方法:使用网页版的进行操作。点击刚才的网页的右上角的五个按钮最左边的View Console进行操作。

方法:使用ssh工具进行操作。 Windows用户使用putty或Xshell进行操作。Mac用户请使用终端或iTerm2进行操作。

以Xshell为例(Windows用户请看)

  1. 下载安装Xshell。
  2. 安装完成后新建会话(快捷键Alt+N)。依次填写图中信息。 名称可以是Vultr或者其他,协议选择SSH,主机填写之前的IP Address,端口号选择22。
使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

点击左侧的用户身份验证,填写信息。方法选择Password,用户名为之前的Username(一般都是root),密码为之前的Password(这个建议直接复制粘贴过来,系统给的有点复杂)
使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

填写完之后点击确定。然后点击连接。出现其他提示的话选择接受就可以了。这时你就可以看到一个命令控制台了。这时就算连接成功了。

以iTerm2为例(Mac用户请看)

  1. 打开终端。
  2. 输入命令。
ssh root@45.32.195.77

如果有提示很长一大段文字,服务器连接指纹认证,如下

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

输入

yes

接着出现

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

将系统给的密码复制过来进行粘贴,粘贴操作是不允许看到密码的,粘贴完直接回车即可。

这之后就连接上了服务器。你将看到如下界面:

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

脚本快速安装(方案一,推荐用户:全体成员尤其是小白)

脚本功能

  • 自定义端口号和密码,加密方式采用aes-256-cfb(脚本中采用此方式)
  • 全过程静默安装,不会打扰用户,你所要做的就是去听一首音乐或者去喝杯咖啡
  • 一次只允许运行一个shadowsocks进程,脚本会自动检测原来已经运行的进程并杀死
  • 安装防火墙并开放需要的端口,实测vultr服务器不安装防火墙无法进行连接

操作步骤

  1. 下载脚本
wget -O ss.sh http://zhangdanyang.com/ss.sh

  1. 执行脚本
bash ss.sh

# 设置端口号并回车,直接回车是设置为1225
Please enter PORT(1225 default):
# 设置密码并回车,直接回车是设置为123456
Please enter PASSWORD(123456 default):

# 等待一会……就完成了(初次执行约2-5min)

具体图示

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

gif 演示

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

独立动手搭建(方案二,推荐用户:极客,爱折腾的人)

搭建 Shadowsocks 服务

安装组件

yum install m2crypto python-setuptools
easy_install pip
pip install shadowsocks

安装完成后配置服务器参数

vi  /etc/shadowsocks.json

写入如下配置:

{
    "server":"0.0.0.0",
    "server_port":443,
    "local_address": "127.0.0.1",
    "local_port":1080,
    "password":"123456",
    "timeout":300,
    "method":"aes-256-cfb",
    "fast_open": false
}

多端口的如下:

{
    "server":"0.0.0.0",
    "local_address": "127.0.0.1",
    "local_port":1080,
    "port_password": {
         "443": "443",
         "8888": "8888"
     },
    "timeout":300,
    "method":"aes-256-cfb",
    "fast_open": false
}

其中server字段与local_address填写之前的IP Address。password是自己用于连接这个shadow socks的密码,自定义就好。 其他的不需要更改。

然后保存退出。

vi 的命令: 按 “i” 进入编辑模式,编辑后按 “esc” 退出编辑模式, 输入 “:wq” 保存退出vi。

配置防火墙

# 安装防火墙
yum install firewalld
# 启动防火墙
systemctl start firewalld

开启防火墙相应的端口

# 端口号是你自己设置的端口
firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=443/tcp
firewall-cmd --reload

启动 Shadowsocks 服务

# 后台运行    
ssserver -c /etc/shadowsocks.json -d start

# 调试时使用下面命令,实时查看日志
ssserver -c /etc/shadowsocks.json

连接

这样服务器就搭建好了。

全平台的连接方法:戳我

PC连接

下载Shadow Socks客户端。 选择适合的版本,下载并解压运行。

下载地址:点我

填写信息:服务器地址,端口号,密码,加密方式与代理端口默认即可

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

填写完之后点击确定,然后到托盘中右键选择开启”启用系统代理”。

iOS连接

在App Store下载Wingy。

填写信息:服务器,端口,密码,代理模式,加密方式默认即可。

使用Vultr搭建ShadowSocks/VPS搭建SS(超详细)

MacOS连接

使用方式参考windows

下载地址:点我

Android连接

下载地址:点我

国外站点

Google

Youtube

Facebook

如果以上没有问题的话,这时候你就可以畅游外面的世界了。点击上述链接测试吧。

常见问题

远程连接工具xshell无法连接服务器。

此时ping一下服务器,如果ping不同,则证明创建的服务器ip被墙,请销毁掉当前服务器,重新创建新的服务器。

计费模式

服务器按照小时计费,如果一台服务器创建1天后就销毁了,那么只扣1天的费用。例如:服务器一个月$5,那么1天扣除的就是5/30美元。

转载:Win10+Python 3.6环境下cuda 9.1+cuDNN 7.1+Tensorflow 1.7+keras安装

目前tensorflow还不支持cuda9.1,不小心下成了cuda9.1又不想卸了重下,也不会自己编译成支持cuda9.1的怎么办,看看大神的解决办法

安装环境:

  • windows 10 64bit
  • python 3.6

安装以下步骤进行安装:

更新GPU驱动—>安装cuda—>安装cuDNN—>安装Tensorflow—>安装keras

1、更新GPU驱动

首先查看机器的GPU型号,查看其是否支持cuda,在Nvidia官网下载对应的最新驱动进行跟新。这一步应该很简单,就不多说了。

2、安装cuda

Tensorflow已经更新到1.7版本了,官网上说支持最新的cuda 9.X和cuDNN 7.X(结果被坑,后期详述),在Nvidia官网上下载最新的cuda和cuDNN。
cuda 9.1 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cuda9.1

cuDNN 7.1.2 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注意:下载cuDNN需要注册用户,同时下载cuDNN版本时要对应cuda下载的版本,否则运行程序的时候会报错。这里选择v7.1.2 for cuda 9.1的win10版本。

cuDNN 7.1.2

安装包下载好之后,安装cuda(需要管理员权限),按照安装程序一步一步进行下去即可。安装完成后,在cmd输入nvcc -V查看cuda是否安装成功。

nvcc

3、安装cuDNN

解压缩下载的cuDNN安装包,得到以下三个文件夹

cuDNN安装包

将其复制在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1中,并在系统环境变量中添加如下项:

环境变量

其中第一项和第三项是安装cuda时系统自动设置的,我们只需要添加第二项即可。

4、安装tensorflow GPU版本

这一步很简单,在cmd输入 pip install tensorflow-gpu 即可。
输入以下代码,查看是否安装成功

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

结果显示:

ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Download and install CUDA 9.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

查了一下,发现tensorflow 1.7这个版本支持到cuda 9.0。由于个人比较懒,不想再次下载安装文件,因此查询了一下其他办法。在https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel中有作者利用cuda 9.1自己编译的版本,在项目中找到对应的版本下载就好了(这里下载tensorflow_gpu-1.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl)。
将之前安装的tensorflow卸载:

pip uninstall tensorflow-gpu

重新安装:

pip install 文件存放路径\文件名.whl

安装完成后,尝试一下代码:

import tensorflow as tf
#Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
#Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.InteractiveSession()
#Runs the op.
print(sess.run(c))

from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib
print(any((x.device_type == 'GPU') for x in _device_lib.list_local_devices()))
print(_device_lib.list_local_devices())

如果能顺利通过,并显示如下结果,说明安装成功。

结果

4、安装keras

输入

pip install keras

keras

安装完成后,在python IDE中输入

import keras

如果输出

keras2

恭喜,keras安装成功,并以tensorflow作为后端。

参考资料
1、https://blog.csdn.net/chai_zheng/article/details/78679881
2、https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/71403386
3、https://blog.csdn.net/vcvycy/article/details/79298703