два обзора saas-ов от конкурентов mailchimp
ещё saas
два обзора saas-ов от конкурентов mailchimp
ещё saas
Outline VPN - это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, позволяющий развернуть собственную VPN на Вашем собственном сервере или на машине облачного провайдера. Подробную информацию Вы можете узнать здесь и здесь.
В своем составе имеет как графические инструменты, так и средства работы через командную строку. Позволяет использовать VPN как на настольных компьютерах, так и на мобильных устройствах.
Вам нужен сервер. Да, его нужно арендовать, учитывая его местоположение. Например, если Вам нужно получать доступ к ресурсам, которые недоступны в текущем местоположении, но доступны, например, в Канаде, то смело арендуйте виртуальную машину в AWS, Digital Ocean или любом другом месте.
import cv2 | |
import time | |
CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.2 | |
NMS_THRESHOLD = 0.4 | |
COLORS = [(0, 255, 255), (255, 255, 0), (0, 255, 0), (255, 0, 0)] | |
class_names = [] | |
with open("classes.txt", "r") as f: | |
class_names = [cname.strip() for cname in f.readlines()] |
import warnings | |
from skimage.measure import compare_ssim | |
from skimage.transform import resize | |
from scipy.stats import wasserstein_distance | |
from scipy.misc import imsave | |
from scipy.ndimage import imread | |
import numpy as np | |
import cv2 | |
## |
[opcache] | |
; Determines if Zend OPCache is enabled | |
opcache.enable=1 | |
; Determines if Zend OPCache is enabled for the CLI version of PHP | |
;opcache.enable_cli=1 | |
; The OPcache shared memory storage size. | |
opcache.memory_consumption=512 |
# from the guide https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html | |
# and from other resources found, trying to achieve a good classifier based on Inveption V3 pre-trained netfork | |
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 | |
from keras.preprocessing import image | |
from keras.models import Model | |
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D | |
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator | |
from keras import backend as K | |
from keras.callbacks import ModelCheckpoint |
Ansible playbook to setup HTTPS using Let's encrypt on nginx. | |
The Ansible playbook installs everything needed to serve static files from a nginx server over HTTPS. | |
The server pass A rating on [SSL Labs](https://www.ssllabs.com/). | |
To use: | |
1. Install [Ansible](https://www.ansible.com/) | |
2. Setup an Ubuntu 16.04 server accessible over ssh | |
3. Create `/etc/ansible/hosts` according to template below and change example.com to your domain | |
4. Copy the rest of the files to an empty directory (`playbook.yml` in the root of that folder and the rest in the `templates` subfolder) |
server { | |
listen 80; | |
server_name localhost; | |
root /Users/YOUR_USERNAME/Sites; | |
access_log /Library/Logs/default.access.log main; | |
location / { | |
include /usr/local/etc/nginx/conf.d/php-fpm; | |
} |
#!/bin/bash | |
# Improved as per feedback from @pascal - https://gist.github.com/julianxhokaxhiu/c0a8e813eabf9d6d9873#gistcomment-3086462 | |
find . -type f -iname "*.png" -exec optipng -nb -nc {} \; | |
find . -type f -iname "*.png" -exec advpng -z4 {} \; | |
find . -type f -iname "*.png" -exec pngcrush -rem gAMA -rem alla -rem cHRM -rem iCCP -rem sRGB -rem time -ow {} \; | |
find . -type f \( -iname "*.jpg" -o -iname "*.jpeg" \) -exec jpegoptim -f --strip-all {} \; |