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Install notes for Mac OS X (10.9)These instructions assume you’re starting with a clean Mac OS X system, which will need&python3&and all scientific packages installed. These instructions are based off an excellent&&and are the result of extensive attempts to properly install&numpy&and&scipy&in particular (including building directly from source).Mac OS X cookbook#!bash
#&Homebrew
ruby&-e&"$(curl&-fsSL&/Homebrew/homebrew/go/install)"
brew&update
brew&doctor
#&**&Fix&any&errors&raised&by&brew&doctor&before&proceeding&**
#&Prep&system
brew&install&gcc
brew&install&swig
#&Python&3
brew&install&python3
#&Scientific&packages&for&Python&3
brew&tap&homebrew/science
brew&install&suite-sparse
pip3&install&nose
pip3&install&numpy
pip3&install&scipy
pip3&install&sympy
brew&install&libpng
brew&install&freetype
pip3&install&matplotlib
brew&install&openmpi
pip3&install&mpi4py
brew&install&fftw&--with-mpi
brew&install&hdf5
pip3&install&h5py
#&**&Change&to&the&directory&where&you&want&to&keep&the&Dedalus&repository&**
brew&install&hg
hg&clone&https://bitbucket.org/dedalus-project/dedalus2
cd&dedalus2
pip3&install&-r&requirements.txt
python3&setup.py&build_ext&--inplaceDetailed install notes for Mac OS X (10.9)Preparing a Mac systemFirst, install Xcode from the App Store and seperately install the Xcode Command Line Tools. To install the command line tools, open Xcode, go to&Preferences, select the&Downloads&tab andComponents. These command line tools install&make&and other requisite tools that are no longer automatically included in Mac OS X (as of 10.8).Next, you should install the&&package manager for OS X. Run the following from the Terminal:#!bash
ruby&-e&"$(curl&-fsSL&/Homebrew/homebrew/go/install)"
brew&update
brew&doctorCleanup any problems identified by&brew&doctor&before proceeding.To complete the&scipy&install process, we’ll need&gfortran&from&gcc&and&swig, which you can install from Homebrew:#!bash
brew&install&gcc
brew&install&swigInstall Python 3Now, install python3 from Homebrew:#!bash
brew&install&python3Scientific packages for Python3Next install the numpy and scipy scientific packages. To adequately warn you before proceeding, properly installing numpy and scipy on a Mac can be a frustrating experience.Start by proactively installing UMFPACK from suite-sparse, located in homebrew-science on. Failing to do this may lead to a series of perplexing UMFPACK errors during the scipy install.#!bash
brew&tap&homebrew/science
brew&install&suite-sparseNow use pip, the (the standard Python package management system, installed with Python via Homebrew) to install&nose,&numpy,&scipy, and&sympy, in order:#!bash
pip3&install&nose
pip3&install&numpy
pip3&install&scipy
pip3&install&sympyThe&scipy&install can fail in a number of surprising ways. Be especially wary of custom settings toLDFLAGS,&CPPFLAGS, etc. these may cause the&gfortran&compile step to fail spectacularly.Also install&matplotlib, the main Python plotting library, along with its dependencies, using Homebrew and pip:#!bash
brew&install&libpng
brew&install&freetype
pip3&install&matplotlibOther librariesDedalus is parallelized using MPI, and we recommend using the Open MPI library on OS X. The Open MPI library and Python wrappers can be installed using Homebrew and pip:#!bash
brew&install&openmpi
pip3&install&mpi4pyDedalus uses the FFTW library for transforms and parallelized transposes, and can be installed using Homebrew:#!bash
brew&install&fftw&--with-mpiDedalus uses HDF5 for data storage. The HDF5 library and Python wrappers can be installed using Homebrew and pip:#!bash
brew&install&hdf5
pip3&install&h5pyInstalling the Dedalus packageDedalus is managed using the Mercurial distributed version control system, and hosted online though Bitbucket. Mercurial (referred to as&hg) can be installed using homebrew, and can then be used to download the latest copy of Dedalus (note: you should change to the directory where you want the put the Dedalus repository):#!bash
brew&install&hg
hg&clone&https://bitbucket.org/dedalus-project/dedalus2
cd&dedalus2A few other Python packages needed by Dedalus are listed in the&requirements.txt&file in the Dedalus repository, and can be installed using pip:#!bash
pip3&install&-r&requirements.txtYou then need to build Dedalus’s Cython extensions from within the repository using the&setup.pyscript. This step should be perfomed whenever updates are pulled from the main repository (but it is only strictly necessary when the Cython extensions are modified).#!bash
python3&setup.py&build_ext&--inplaceFinally, you need to add the Dedalus repository to the Python search path so that the&dedalus2package can be imported. To do this, add the following to your&~/.bash_profile, substituting in the path to the Dedalus repository you cloned using Mercurial:#&Add&Dedalus&repository&to&Python&search&path
export&PYTHONPATH=&PATH/TO/DEDALUS/REPOSITORY&:$PYTHONPATHOther resources
了这篇文章
类别：┆阅读(0)┆评论(0)mac使用pip3报错
时间： 22:17:15
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&&&& 收藏：0
标签：&&&&&&&&&mac使用pip3报错ImportError: cannot import name ‘HTTPSHandler‘解决方法It seems your&pip&requires&HTTPSHandler&which is part of&SSL&library.OSXOn OS X you should link OpenSSL during Python installation (See:&).For Python 2:brew&reinstall&python&--with-brewed-openssl
pip&install&--upgrade&pipFor Python 3:brew&reinstall&python3&--with-brewed-openssl
pip3&install&--upgrade&pipYou could have multiple Python instances together, to list them run:brew&list&|&grep&^pythonOr list your version via&ls -al /usr/local/lib/python*.参考链接：/questions//pip3-installs-inside-virtual-environment-with-python3-6-failing-due-to-ssl-modul/questions//importerror-cannot-import-name-httpshandler-using-pippip指定pip源安装：./obpy17/bin/pip3 install -i /simple/ django &--trusted-host 标签：&&&&&&&&&
&&国之画&&&& &&&&chrome插件
版权所有 京ICP备号-2
迷上了代码！在 Mac OS X 上安装 TensorFlow
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。
注意：从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。
确定如何安装 TensorFlow
你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择：
virtualenv
"本地" pip
从源代码安装，更专业有单独的文档记录
我们建议使用 virtualenv 安装。 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不会干扰也不会被其它程序影响。virtualenv 安装过程中，你不仅仅安装了 TensorFlow 还有它的所有依赖包。（事实上这很简单）要开始使用 TensorFlow，你需要“启动” virtualenv 环境。总而言之，virtualenv 提供了一个安全可靠的 TensorFlow 安装和运行机制。
本地 pip 安装 TensorFlow 不经过任何容器或者虚拟环境系统直接装到了系统上，由于本地 pip 安装没被关闭，pip 安装会干扰或者影响系统上其它有 Python 依赖的安装。而且，如果要通过本地 pip 安装，你需要禁用系统完整性保护（SIP）。然而，如果你了解 SIP，pip 和 你的 Python 环境，本地 pip 安装相对容易执行。
可使 TensorFlow 的安装完全脱离于机器上的其它已存在的包，Docker 容器包括 TensorFlow 和它的所有依赖。注意 Docker 镜像可能很大（几百 M）。如果你已将 TensorFlow 集成到使用了 Docker 的大型应用架构中可以选择 Docker 安装。
选择 Anaconda，你可以使用 conda 创建一个虚拟环境，我们建议使用 pip install 命令而不是 coda install 命令安装 TensorFlow。
注意：coda 包是社区而不是官方支持，也就是说，TensorFlow 团队既不测试也不维护 conda 包，如果使用风险自己承担。
使用 virtualenv 安装
按照以下步骤安装 TensorFlow：
打开终端（一个 shell），你将在这个终端中执行随后的步骤
通过以下命令安装 pip 和 virtualenv：
$ sudo easy_install pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv
执行以下任一命令创建虚拟环境：
$ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
$ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n
targetDirectory 因虚拟环境根路径而异，我们的命令假使 targetDirectory 是 ~/tensorflow，但你可以选择任一目录。
执行任一命令激活虚拟环境：
$ source ~/tensorflow/bin/activate
# If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ~/tensorflow/bin/activate.csh
# If using csh or tcsh
上面的 source 命令应该将提示符改成了下面这样：
(tensorflow)$
如果已经安装了 pip 8.1 或者更新的版本，执行以下任一命令在激活的虚拟环境中安装 TensorFlow 及其所有依赖：
$ pip install --upgrade tensorflow
# for Python 2.7
$ pip3 install --upgrade tensorflow
# for Python 3.n
如果前面的命令执行成功了，跳过步骤 6；如果失败了，再执行步骤 6。
可选，如果步骤 5 失败了（一般是因为你使用了低于 8.1 版本的 pip），执行以下任一命令在激活的虚拟环境中安装 TensorFlow：
$ pip install --upgrade tfBinaryURL
# Python 2.7
$ pip3 install --upgrade tfBinaryURL
# Python 3.n
tfBinaryURL 是 Tensorflow 包的 URL，准确的 tfBinaryURL 值因操作系统和 Python 版本而异，在找到和你系统相关的 tfBinaryURL 值。例如，你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本，在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令：
$ pip3 install --upgrade \
/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl
如果安装过程中遇到麻烦，参考。
安装完成后，验证你的安装是否工作正常。
注意，每打开一个新的 shell 使用 TensorFlow 都必须激活虚拟环境。如果当前虚拟环境没有被激活（也就是提示符不是 tensorflow），执行以下任一命令：
$ source ~/tensorflow/bin/activate
# bash, sh, ksh, or zsh
$ source ~/tensorflow/bin/activate.csh
# csh or tcsh
你的提示符变成下面这样说明 tensorflow 环境已经激活：
(tensorflow)$
当虚拟环境激活后，你可以在这个 shell 中运行 TensorFlow 程序。如果你不再使用 TensorFlow，可以通过下面命令退出环境：
(tensorflow)$ deactivate
提示符将会恢复到默认的（在 PS1 中定义的）。
卸载 TensorFlow
如果你想卸载 TensorFlow，简单地移除你创建的目录。例如：
$ rm -r ~/tensorflow
使用本地 pip 安装
我们已经将 TensorFlow 二进制文件上传到了 PyPI，因此你可以通过 pip 安装，
文件列出了 pip 将要安装或升级的包。
必备: Python
要安装 TensorFlow，你的系统必须依据安装了以下任一 Python 版本：
Python 2.7
Python 3.3+
如果你的系统还没有安装符合以上版本的 Python，现在安装。
安装 Python，你可能需要禁用系统完整性保护（SIP）来获得从 Mac App Store 外安装软件的许可。
安装和管理 Python写的软件包，如果你要使用本地 pip 安装，系统上必须安装下面的任一 pip 版本：
pip, for Python 2.7
pip3, for Python 3.n.
pip 或者 pip3 可能在你安装 Python 的时候已经安装了，执行以下任一命令确认系统上是否安装了 pip 或 pip3：
# for Python 2.7
$ pip3 -V # for Python 3.n
我们强烈建议使用 pip 或者 pip3 为 8.1 或者更新的版本安装 TensorFlow，如果没有安装，执行以下任一命令安装或更新：
$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six
安装 TensorFlow
假设你的 Mac 上已经装好了必备的程序，按照以下步骤执行：
执行以下任一命令安装 TensorFlow：
$ pip install tensorflow
# Python 2.7; CPU support
$ pip3 install tensorflow
# Python 3.n; CPU support
如果上面的命令执行完成，现在可以验证你的安装了。
(可选的) 如果步骤 1 失败了，执行下面的命令安装最新版本 TensorFlow：
$ sudo pip
install --upgrade tfBinaryURL
# Python 2.7
$ sudo pip3 install --upgrade tfBinaryURL
# Python 3.n
tfBinaryURL 是 Tensorflow 包的 URL，准确的 tfBinaryURL 值因操作系统和 Python 版本而异，在这里找到和你系统相关的 tfBinaryURL 值。例如，你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本，在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令：
$ sudo pip3 install --upgrade \
/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl
如果以上命令运行失败，参考 ：
安装完成后，验证你的安装是否工作正常。
卸载 TensorFlow
如果要卸载 TensorFlow，执行下面的命令：
$ pip uninstall tensorflow
$ pip3 uninstall tensorflow
使用 Docker 安装
按照以下步骤使用 Docker 安装 TensorFlow：
在你的机器上安装 Docker
启动任一个包含 TensorFlow 镜像的 Docker 容器
本节剩下部分解释如何启动 Docker 容器。
要启动包含 TensorFlow 镜像的 Docker 容器，执行以下命令：
$ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowImage
-p hostPort:containerPort 是可选的，如果你想从 shell 运行 TensorFlow 程序忽略这个选项。如果你想从 Jupyter notebook 运行 TensorFlow 程序，hostPort 和 containerPort 都设置为 8888。如果你想在镜像中运行 TensorBoard，再添加一个-p 参数，hostPort 和 containerPort 都设置为 6006。
TensorFlowImage 是需要的，它用于指定 Docker 容器，你必须指定接下来的任一一个：gcr.io/tensorflow/tensorflow: TensorFlow 二进制镜像，gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel: TensorFlow 二进制镜像加源码。
gcr.io 是 Goole 的容器注册表(?)，注意部分 TensorFlow 也可以从
例如，下面的命令可以在 Docker 容器中启动一个 TensorFlow CPU 镜像，然后你可以在镜像的 shell 中运行 TensorFlow 程序：
$ docker run -it gcr.io/tensorflow/tensorflow bash
以下命令也可以在 Docker 容器中启动一个 TensorFlow CPU 镜像，然而，在这个 Docker 镜像中，你可以在 Jupyter notebook 中运行 TensorFlow 程序：
$ docker run -it -p
gcr.io/tensorflow/tensorflow
Docker 将会先下载 TensorFlow 镜像然后启动它。
现在可以验证你的了。
使用 Anaconda 安装
Anaconda 安装只是社区而非官方支持
按照以下步骤在 Anaconda 环境中安装 TensorFlow：
说明下载安装 Anaconda
执行以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：
$ conda create -n tensorflow
执行以下命令激活 conda 环境：
$ source activate tensorflow
(tensorflow)$
# Your prompt should change
执行以下命令在你的 conda 环境中安装 TensorFlow：
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL
TF_PYTHON_URL 是
的 URL，例如，以下命令是安装 Python 2.7 CPU-only 版本的 TensorFlow：
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade \
/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl
验证你的安装
要验证你的 TensorFlow 安装，操作以下步骤：
保证你的环境可以运行 TensorFlow 程序
运行一个小的 TensorFlow 程序
准备你的环境
如果你使用本地 pip, virtualenv 或者 Anaconda 安装，操作以下步骤：
打开一个终端
如果你使用 virtualenv 或 Anaconda 安装，激活你的容器
如果你安装了 TensorFlow 源码，进到任何一个处了包含 TensorFlow 源码的目录
如果通过 Docker 安装，启动一个运行 bash 的 Docker 容器，例如：
$ docker run -it gcr.io/tensorflow/tensorflow bash
运行一个小的 TensorFlow 程序
在一个 shell 中执行 Python：
在 python 交互式 shell 中输入以下小程序：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容，你可以开始写 TensorFlow 程序了：
Hello, TensorFlow!
如果你不熟悉 TensorFlow，参考 。
如果系统输出错误信息而不是欢迎语，参考 。
常见安装问题
我们依据 Stack Overflow 记录 TensorFlow 安装问题和相应的解决方法。下面的表格包括 Stack Overflow 常见的安装问题回复链接，如果你遇到的错误信息或者其它安装问题不在表格中，请在 Stack Overflow 上搜索。如果 Stack Overflow 上没有你搜索的错误信息，提一个新问题并且打上 tensorflow 标签。
ImportError: Traceback (most recent call last):File ".../tensorflow/core/framework/graph_pb2.py", line 6, in from google.protobuf import descriptor as _descriptorImportError: cannot import name 'descriptor'
IOError: [Errno 2] No such file or directory:
'/tmp/pip-o6Tpui-build/setup.py'
SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify
Installing collected packages: setuptools, protobuf, wheel, numpy, tensorflow
Found existing installation: setuptools 1.1.6
Uninstalling setuptools-1.1.6:
Exception:
[Errno 1] Operation not permitted:
'/tmp/pip-a1DXRT-uninstall/.../lib/python/_markerlib'
ImportError: No module named copyreg
During a pip install operation, the system returns:OSError: [Errno 1] Operation not permitted
An import tensorflow statement triggers an error such as the following:Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py",
line 4, in
from tensorflow.python import *
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py",
line 22, in
serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02
\x03(\x0b\x32
.tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\x0c\n\x04size\x18\x01
\x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \x01(\tb\x06proto3')
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'
A pip install command triggers the following error:...You have not agreed to the Xcode license agreements, please run'xcodebuild -license' (for user-level acceptance) or'sudo xcodebuild -license' (for system-wide acceptance) from within aTerminal window to review and agree to the Xcode license agreements....
File "numpy/core/setup.py", line 653, in get_mathlib_info
raise RuntimeError("Broken toolchain: cannot link a simple C program")RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program
TensorFlow Python 包 URL
一些安装方法需要 TensorFlow Python 包的 URL，值与三个方面有关(?)：
Python 版本
本节记录了 Mac OS 安装相关的值
Python 2.7
/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl
Python 3.4, 3.5, or 3.6
/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py3-none-any.whl
Protobuf pip package 3.1
如果你没有遇到 protobuf pip 包相关的问题可以跳过本节。
注意：如果你的 TensorFlow 运行很慢，可能是和 protobuf pip 包有关的问题。
TensorFlow pip 包依赖 protobuf pip 3.1 版本的包，从 PyPI 下载的 protobuf pip 包（在调用 pip install protobuf 时）是一个仅包含 Python 的库，其中包含执行速度比 C++ 实现慢10 ～ 50 倍的原始序列化/反序列化的Python 实现。 Protobuf 还支持包含基于快速 C++ 的原语解析的 Python 包的二进制扩展，此扩展在标准的仅Python 专用 pip 包中不可用，我们为 protobuf 创建了一个包含二进制扩展名的自定义二进制 pip 包。要安装自定义二进制 protobuf pip 包，请调用以下命令之一：
for Python 2.7:
$ pip install --upgrade \
/tensorflow/mac/cpu/protobuf-3.1.0-cp27-none-macosx_10_11_x86_64.whl
for Python 3.n:
$ pip3 install --upgrade \
/tensorflow/mac/cpu/protobuf-3.1.0-cp35-none-macosx_10_11_x86_64.whl
安装这些 protobuf 包将会覆盖已安装的包，注意二进制 pip 包已经支持大于 64M 的 protobufs，修复了如下报错：
[libprotobuf ERROR google/protobuf/src/google/protobuf/io/coded_stream.cc:207]
A protocol message was rejected because it was too big (more than
To increase the limit (or to disable these warnings), see
CodedInputStream::SetTotalBytesLimit() in google/protobuf/io/coded_stream.h.
上次更新日期：六月 30, 2017
原文链接：
阅读(...) 评论()MAC电脑10.11.x使用深信服SSLVPN7.1报错解决方法
深信服SSL VPN7.1发布新版本，完美支持 Mac OS X El Capitan系统，并针对这系统进行了针对性的功能优化以及安全改进，全面保障用户在Mac OS X系统下流畅、安全的使用SSL VPN。最近使用了MAC os 10.11.x的版本登录了我们最新版本SSLVPN7.1 ，使用mac自带的浏览器safari登录，过程中安装了需要的控件。但是使用中却出现了如下报错。MAC系统重启了多次，仍然还是这个报错，最后仔细的观察了下报错的原因，原来是MAC系统中没有&信任&我们拨入的SSLVPN的地址导致好吧，折腾了半天我们来信任下SSLVPN拨入的地址吧：（1）我们到safari的【偏好设置】（2）打开【安全性】---【互联网插件】--【插件设置】（3）我们找到“easyconnect_plugin”程序，选择此应用的“请求”时“允许”修改完后，我们再试着使用MAC拨入SSLVPN发现就可以正常拨入了报错时多看看报错内容，发现有些东西其实还是很容易能解决的注意：SSLVPN7.1之前的版本需要安装支持MAC10.11的补丁包，该补丁是个SSU的包，使用深信服升级客户端采用正常升级的方式即可升级完成以后用MAC电脑浏览器访问SSL的地址，根据提示安装相应的插件即可转载来源：
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第一章 发帖礼仪
1.标题要正确
在发帖或答复时，请不要写无意义或内容模糊的题目。为了别人解答时理解的方便，请正确书写标题。
2.对问题进行具体的说明
在发帖或答复时，内容需具体详细。发帖内容越详细，别人的答复也就越准确，也越容易让人理解。
3.检查发帖内容是否重复
在提问题或建议之前，请先对问题进行搜索，在确认没有令您满意的答案后再发帖。
4.检查发帖的分类是否正确
发帖之前，请确认发帖的分类以及选择的话题是否正确。发帖的正确归类可以让你更快地得到满意的答复。
5.及时处理问题
在问题提出后，如果有满意的答复请务必作出选择，以免伤害热心回答的用户。
6.学会表示感谢
对所有解答自己问题的会员表示感谢。选出满意回答后也请给予回答者一些友好的评价，尊重他人的劳动成果。
7.互相尊重
发帖者发帖时的语气请尽量友好，避免给他人以责问、逼问的不良感受。回答者在答复时候也不要小看或嘲笑发帖者，需诚意解答及正确书写。
第二章 审核与处罚
1、屏蔽原则
特别注意以下内容的帖子或者回复，均将被屏蔽：
1）.咨询价格、参数等销售相关内容的（售前咨询请拨打电话/在线咨询）。例：AC-1200多少钱？支持的最大带宽是多少？
2）.征友类的。例：想找个朋友聊天，加我QQ：
3）.有交易，赠送等倾向的。例：有人想买二手设备吗？
4）.涉及少数民族的一些有歧视、误导内容的。
5）.短时间提交大量相同类型内容的。
6）.企业招聘或个人求职的。
7）.帖子内容带有用户名称，设备地址等真实信息的。例：用户泰国银行，设备地址1.1.1.1
2、删除原则
凡符合下列任何情况的发帖、回答、评论、文档，均将被删除：
1).含有色情、暴力、恐怖内容
详细描写性器官、性行为和性心理 ；
传播色情图片或其他色情内容；
详细描写暴力行为过程和身心体验 ；
详细描写恐怖事件和主观感受；
引诱他人见面发生性关系或卖淫 ；
雇佣、引诱他人从事暴力活动 ；
恐吓他人 ；
提供符合上述特点的链接 。
2).具有广告性质 大量或重复发布指向同一网站的链接
为了增加流量而故意引导他人到某个网站或论坛；
为某盈利性的组织或个人广告 从事任何物品（包括虚拟物品，如虚拟货币等）的交易；
宣传、发展传销活动；
提供符合上述特点的链接；
3).含有反动内容
恶意评价国家现行制度；
破坏社会公共秩序 挑起民族、种族、宗教、地域等争端；
恶意攻击政府机构与政府官员 宣传迷信活动和邪教组织；
提供符合上述特点的链接。
4）.含有人身攻击内容 诽谤他人，散布虚假信息
侵犯他人肖像权、隐私权等其他合法权益 用粗言秽语侮辱他人，造成身心伤害；
损害社会团体或组织的名誉；
提供符合上述特点的链接。
5).含有违背伦理道德内容
包含违反社会公共道德的内容 宣扬颓废、消极的人生观；
劝诱自杀，描写自杀方法和过程；
歧视和贬低弱势群体，如残疾、老龄和经济状况较差等；
教授侵犯他人权益的方法，如黑客、诈骗等；
宣传或劝诱师生恋、外遇、乱伦等违反伦常的行为；
包含其他可能导致他人反感或不快内容的；
提供符合上述特点的链接。
6).具有恶意、无聊和灌水性质
属于恶意、无聊、灌水范畴的讨论式提问；
问答或评论内容包含有严重影响网友浏览的内容或格式；
短时间内多次重复的提问；
同一内容被用作多个提问的答复，且完全不针对提问；
没有任何意义的提问和回答；
同一账号多次向某ID进行无实际价值的积分转账类行为；
其他可判断为灌水的无价值内容。
7).涉及违法犯罪的内容 宣扬刑事犯罪
引诱或召集聚众赌博 宣扬行贿受贿；
行骗欺诈；
其他违反我国法律法规的行为；
提供符合上述特点的链接。
8).其他违反法律的内容
如违反《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》、《互联网信息服务管理办法》、《互联网电子公告服务管理规定》、《维护互联网安全的决定》、《互联网新闻信息服务管理规定》等相关法律规定，发布、传播或以其它方式传送含有下列内容之一的信息：
反对宪法所确定的基本原则的；
危害国家安全，泄露国家秘密，颠覆国家政权，破坏国家统一的；
损害国家荣誉和利益的；
煽动民族仇恨、民族歧视、破坏民族团结的；
破坏国家宗教政策，宣扬邪教和封建迷信的；
散布谣言，扰乱社会秩序，破坏社会稳定的；
散布淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪的；
侮辱或者诽谤他人，侵害他人合法权利的；
煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序的；
以非法民间组织名义活动的；
含有虚假、有害、胁迫、侵害他人隐私、骚扰、侵害、中伤、粗俗、猥亵、或其它道德上令人反感的内容；
含有中国法律、法规、规章、条例以及任何具有法律效力之规范所限制或禁止的其它内容的；
9).其他不恰当的情况.
第三章、对帐号的管理原则
凡含有下列行为之一者，深信服社区有权删除其相应帐号。
1.根据屏蔽原则或删除原则，帖子或回复被屏蔽(或者删除)的；
2.不文明行为，包括但不限于：抄袭，恶意攻击，模仿管理人员ID以假冒管理人员或破坏管理人员形象，模仿或盗用他人ID 个人签名包含有严重影响网友浏览的内容或格式，其他扰乱秩序行为的情况 。
第四章、批评与建议的处理原则
深信服社区不禁止大家对深信服及其产品的相关批评，我们也希望大家监督，将社区打造成开放、融合的平台，因此，我们欢迎访客提出好的意见和建议，鼓励各种批评，对大家真实的批评意见我们给予及时回复，并第一时间反馈给公司，尽快解决问题。但不可在社区里对深信服及其产品进行刻意攻击（含谩骂、侮辱、辱骂、羞辱等），一经发现，一律删除。
1.对正常的批评与建议的界定
1).指出了产品真实存在的问题或bug；
2).与其他产品对比，并指出双方产品的优劣势，给予理性的评论，或指出产品需要学习对方的地方；
3).对产品的投诉；
4).对产品由于自身问题、缺陷造成的情感失望、创伤。
2.对非正常的产品批评与建议的界定
1).无任何意义主观的恶意攻击深信服及其产品；
2).以宣传其他产品为目的，不公平公正公开的对产品进行对比，故意诋毁深信服及其产品；
3).以更广泛的商业目的攻击深信服及其产品。
第五章、访客信息保护声明
访客访问本社区期间可能需要提供或深信服社区可能收集访客信息数据，以下为本社区对访客信息数据收集、管理、使用、保护的政策说明：
1. 为便于社区管理，访客在注册登陆深信服社区时，深信服社区可能收集访客一些必要的能够对其进行个人辨识或涉及个人通信的信息，包括但不限于访客真实姓名、手机号码、所在地理位置信息等。如果访客无法提供此类信息，可能无法正常访问深信服社区或在访问、浏览信息过程中受到限制。同时，为了运营和改善深信服社区使用体验，深信服社区可能会自行收集使用或向第三方（如网络服务运营商）提供访客的社区访问记录、浏览记录等信息。
2. 一般情况下，访客可随时浏览、修改自己提交的信息，但出于安全性和身份识别的考虑，访客可能无法修改注册时提供的初始注册信息及其他验证信息。
3. 深信服社区将会采取合理的措施保护访客个人数据信息。未经访客同意，深信服社区将不会向任何第三方公开、透露、披露访客个人信息数据。但以下特定情形造成的信息披露不适用前述承诺：
1). 深信服社区根据法律法规规定或有权机关的指示提供访客的个人信息；
2). 由于访客将其登陆密码告知他人或与他人共享注册帐户与密码等非深信服社区原因导致的任何访客个人数据信息的泄漏；
3). 访客自行向第三方公开其个人数据信息；
4). 访客与深信服社区及合作单位之间就其个人数据信息的使用公开达成约定，深信服社区因此向合作单位公开用户个人数据信息；
5). 任何由于黑客攻击、电脑病毒侵入及其他不可抗力事件导致访客个人数据信息的泄露。
4. 深信服社区郑重提醒访客注意本声明中免除深信服责任的条款，请访客仔细阅读，自主考虑风险。
第六章、其他
以上各项条款内容的最终解释权及修改权归深信服科技股份公司所有。如有任何疑问，可拨打9进行咨询。