安装docker无法signup
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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py-flask-signup-docker:示例Python应用程序展示了EC2容器服务的功能
py-flask-signup-docker 该Python示例应用程序基于示例。 它已经过修改,可以在Amazon EC2容器服务(ECS)上运行并使用ecs-cli。
laravel-login-signup-docker-nginx-mysql-php:登录,使用Laravel 7,PHP 7.2,Nginx,Mysql 5.7,Docker,
富巴 Laravel 7中使用MySql,Redis,Nginx,Docker进行登录,注册,货币兑换流程 安装 chmod -R 777 . docker-compose build app docker-compose up -d db docker-compose up -d redis docker-compose up -d app docker-compose up -d webserver 用法 Open http://localhost in browser to access Add AWS Credential in .env file for File Upload in AWS 执照 [GNU]( GNU公共许可证)@ 2021 The Tech Thing
todo-er:使用data-modela npm包f创建简单的演示待办应用
托多尔 使用data-modela npm包创建简单的演示待办应用程序。 状态徽章 功能与路线 用户注册: /api/users/signup 用户登录: /api/users/signin 用户更新其个人资料: /api/users 创建待办事项: /api/todos 获取待办事项: /api/todos 通过ID获取待办事项: /api/todos/:id 更新待办事项: /api/todos/:id 删除待办事项: /api/todos/:id 环境变量 在.env.example之后添加环境变量 运行端到端测试 要运行e2e测试,您可能需要重新安装chromedriver以匹配您的chrome浏览器版本。 我的最新安装版本是^86.0.0 。 但是我已将package.json中的版本更改为早期版本80.0.1因为它导致80.0.1的构建失败。 建立Docker映像
cookiecutter-muffin:Muffin框架的cookiecutter模板
饼干松饼 框架的模板。 特征 引导堆栈: v1.11.3。 v3.3.5。 松饼堆栈: v0.1.4 v0.1.0 v0.2.2 v0.0.8 用户SignIn和SignUp与会话控制。 自定义中间件和通用处理程序。 用于部署到Procfile。 用法 $ pip install cookiecutter $ cookiecutter https://github.com/drgarcia1986/cookiecutter-muffin.git 在线示例 。 路线图 使用Ansible进行配置。 使用Docker和docker-compose进行容器化。 单元测试 另一个应用程序(可能是摘要列表)。
Open WebUI 部署速查表
Docker网络方案+反向代理配置+环境变量
目录树美化,nginx-autoindex美化,文件浏览器
nginx autoindex美化,目录树美化,linux文件浏览器,不同的实现方式和样式,多种选择
ToDoLite-Server:为ToDoLite同步网关配置和App Server
ToDoLite服务器 此存储库包含Sync Gateway和小型App Server的配置文件,该服务器充当反向代理以通过公共端点创建新用户。 它可以使用Docker Compose与Couchbase Server实例一起运行,并可以使用Tutum部署到VM。 入门 要在本地运行应用程序,必须首先在主机上安装docker并运行以下命令: $ git clone git@github.com:jamiltz/ToDoLite-Server.git $ cd ToDoLite-Server $ docker-compose up 注意:您可能需要等待大约20秒钟,所有容器才能启动。 要注册新用户: $ curl -vX POST http://<ip>:8000/signup \ -H 'Content-Type: application/json' \
Food-delivery-backend
送餐API 要求 Docker撰写 NodeJS版本> = v8 纱 运行所需的服务(用于在您的PC中运行mongodb) docker-compose up --build -d 将.env.example复制到.env并作为本地配置进行编辑。 启动开发服务器 $ npm run start:dev api列表 /signup --> post route 请求有效载荷 { "email" : "example@gmail.com" , "password" : "123abc" , "deliveryAddress" : "dkfjkdjfkdjf" , "name" : "mah" } 回复 "status": "success", "data": { "token": "eyJhbGciOiJIUzI1
Cryptbreaker:云支持的密码破解和评估工具-由Open Security赞助
官方文件 您应该在中寻求有关该工具的入门和使用帮助。 Cryptbreaker-基于云的密码破解和审核工具 上传文件并使用AWS Spot实例破解密码。 使用云功能,您甚至可以阻止纯文本凭据离开隔离的破解框,从而确保您获得有关密码的可用统计信息,同时最大程度地减少纯文本凭据暴露。 快速开始 安装Docker 运行密码破译者 docker run -p 3000:3000 sy14r/cryptbreaker 在任何浏览器中导航到 。 通过右上方的“ Signup链接创建一个帐户,然后按照提示完成安装。 更长的开始 完成上述Quick Start步骤后,您将需要为p3类机器请求增加EC2竞价限制的服务限制,以便可以使用它们。 每个亚马逊: 竞价型实例限制是动态的。 如果您是新帐户,则开始时的限额可能会低于20,但随着时间的推移会增加。 此外,您的帐户可能对特定竞价型实例类型有限制。 如果
Duty-generator_taskforce:该存储库包含值班生成器的后端版本,这是Awesomity实验室提供的任务组挑战
责任产生者-后端 :smiling_face_with_sunglasses: :Rwanda: (任务-强制-挑战) 托管的前端应用的Github页面链接在 包含API端点 用户 POST / signUp:创建一个帐户 POST /登录:登录到您的帐户 职责(任务) POST / api / v1 / duties:创建一个新任务 GET / api / v1 / duties /:ID:提取单个任务 GET / api / v1 / duties:提取所有任务 PATCH / api / v1 / duties:ID:更新单个任务 删除/ api / v1 / duties:ID:删除任务 要访问Docker映像/容器,请执行以下操作: 从图像 拉出pextech/dutygen:latest的映像后,请确保运行此命令以启动容器docker run pextech/dutygen:latest 安装和环境设置 从克隆存储库。 (如果您运行的是
prototypes:取代https
XGS原型 用于XGS(跨政府服务)原型的烟雾和镜子。 取代cgt_prototypes 。 快速开始 运行 。 使用./scripts/blueprint快速添加新的蓝图 去做 实时调试 heroku run python manage.py shell # -or- docker-compose run prototypes python manage.py shell # then, interact with the app: app.test_client().get('/signup/basicprofile') 安装DBMS后,请运行以下命令创建应用程序的数据库表并执行初始迁移: python manage.py db init python manage.py db migrate python manage.py db upgrade python manage.
jbilling:jBilling 泊坞窗图像
jBilling 泊坞窗图像 建造 git clone https://github.com/tropicloud/jbilling.git cd jbilling docker build --rm -t tropicloud/jbilling . 跑步 docker pull tropicloud/jbilling docker run -d --name jbilling -p 8022:22 -p 8080:8080 tropicloud/jbilling 导航到http://localhost:8080/jbilling/signup以注册您的用户名。
央企如何通过数字化转型赋能创新决策?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
linux脚本Tools测试
tools 简单用于便捷测试的脚本工具sh
基于YOLOV5改进GhostNet模块的齿轮缺陷检测(3类别)目标检测实战项目,含代码、数据集,测试可直接运行
# 基于YOLOV5改进GhostNet模块的齿轮缺陷检测(3类别)目标检测实战项目,含代码、数据集,测试可直接运行 图像分辨率为800*600的RGB图像,数据集面向齿轮缺陷检测场景,适合小目标缺陷识别。 ## 【数据集介绍】 齿轮缺陷检测图像数据集,共3个类别:break(断齿)、lack(缺齿)、scratch(划痕) - 训练集 datasets-images-train:2600张图片 + 对应txt标签文件 - 验证集 datasets-images-val:600张图片 + 对应txt标签文件 更多YOLOv5改进思路、环境配置与训练教程,请参考:[https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html](https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html)
高校如何利用数据分析加强产学研合作?.docx
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高校如何利用科技报告优化成果转化服务?.docx
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关闭Win10自动更新-Windows Update Blocker-Wub.1.5
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/c0bba51ece2b 在Windows 10操作系统中,自动更新功能在系统启动时被默认激活,其核心目的是保障系统持续获得最新的安全防护措施与功能改进。尽管如此,部分用户可能由于各种因素选择不启用自动更新机制,例如防止更新引发系统不稳定、减少网络带宽的占用或需要自主安排更新实施的时间。为了应对这一需求,“一键禁用win10自动更新 - Windows Update Blocker v1.5”工具被开发出来。 Windows Update Blocker是一个轻量级且操作便捷的第三方软件,其核心功能在于协助用户便捷地禁用或重新启用Windows 10的自动更新选项。该工具配备了一个直观的用户交互界面,用户只需进行简单的点击操作,无需深入系统的配置层面或调整注册表信息,即可顺利完成操作,显著简化了整个流程,特别适合那些对计算机操作不够熟练的用户群体。 在应用Windows Update Blocker之前,掌握Windows 10自动更新的运行机制是至关重要的。一般来说,Windows 10会周期性地对微软服务器上的更新进行核查,并在适宜的时刻自动执行下载与安装任务。此类更新涵盖了安全补丁、性能提升以及新增功能等多个方面。自动更新的初衷是为了维护系统的安全性与稳定性,但同时也可能引发一些挑战,比如在系统重启时干扰当前工作、大量消耗网络资源或引入新的软件缺陷。 若要关闭Windows 10的自动更新功能,传统方法包括: 1. 访问“服务”(Services.msc)管理界面,定位到“Windows Update”服务,并将其配置为禁用状态或设置为手动模式。 2. 通过组策略编辑器(主要适用于专业版及企业版...
项目管理信息化建设方案-多套docx模板,覆盖18个行业(保险、党政、交通、教育、民政、能源、农业、生态环境、通信、卫生、文旅、银行、应急、证券、政法、制造、住建等)
包含政务、民生与基础设施、金融与产业三大板块,覆盖18个行业(保险、党政、交通、教育、民政、能源、农业、生态环境、通信、卫生、文旅、银行、应急、证券、政法、制造、住建等)、覆盖项目全生命周期3个阶段(售前、售中、售后),材料清单齐全,多年行业经验整理,做项目方案、信息化方案、建设方案的朋友都可以拿来参考,结合自身项目调整使用。
YOLO26算法仓储物流场景纸箱目标检测+训练好的模型+1566张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[纸箱(cardboard box)] · 训练集:1512 张 · 验证集:36 张 · 测试集:18 张 · 总计:1566 张 该数据集精准聚焦于仓储物流作业环境,通过多角度、多光照条件下的真实拍摄,系统性地收录了各类形态与尺寸的纸箱目标。其核心价值在于为自动化分拣、库存盘点及智能搬运等环节提供高精度视觉识别基础,有效支撑现代物流体系的智能化升级与效率提升。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 67 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9492** mAP50-95 | 0.7385 Precision | 0.9517 Recall | 0.9242 train/box_loss | 1.0990 train/cls_loss | 0.5619 val/box_loss | 0.8631 val/cls_loss | 0.3822 【训练过程分析】 67 轮训练后 mAP50 达到 0.9492,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.7385,和 mAP50 差距 0.21,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9517、Recall 0.9242,精召双高,模型对纸箱的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖纸箱,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样...
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