GitHub Actions. Multiple Services.

🔔 Може кому цікаво буде.

Як тестувати проєкт з декількох окремих сервісів, корті працюють у своїх контейнерах, в одному GitHub Action.

Безпечна роботa при розсиланні запрошень електронною поштою

💡Хочу поділитися основами безпечної роботи при розсиланні запрошень електронною поштою 📧.

Сьогодні отримав запрошення 📩 яке попередній раз попало до спаму ⛔, а сьогодні Ґуґл попередив 🏷️ що можливо цей лист шахрайській ⚔️, чому ?

Одна з причин це порушення принців конфіденційності персональних даних при використанні адресатів в полі кому.

Чому?

Тому що їх бачать 📖 всі отримувачі, і база клієнтів - витікає 💧.

  Поле "кому"

Нові правила в Європі такі як GDPR регулюють деякі питання з цього.

🏆 Рішення?

Є - використовувати поле прихована копія або CC (Carbon Copy).
 

Поле "Прих. копія" (СС)

Certificate from IT academy GoIT - Python developer

Минув рік дуже інтенсивного навчання в IT академії GoIT - тепер я Python Developer.

Моїм напрямком було вивчення мови програмування #Python з застосуванням у вебзастосунках та у галузі Data Science і машинного навчання (ML).

 Отримав сертифікат Python Developer.

Сертифікат Python Developer.

 

Proxmos VE v.8.X and MB with VGA Matrox MGA G200eW WPCM450

Зараз є проблема оновлення з 7 до 8 версій Proxmos у власників не нових серверів з  VGA Matrox MGA G200eW WPCM450 - є чорний екран.

Собі щоб не забути зробив нотатки. 

Upgrade 7 to 8

Спочатку етапи оновлення але без перезавантаження.

lspci | grep VGA
08:01.0 VGA compatible controller: Matrox Electronics Systems Ltd. MGA G200eW WPCM450 (rev 0a)

Основні зміни в /etc/default/grub:

GRUB CMDLINE LINUX="nomodeset"
GRUB TERMINAL=console
GRUB GFXMODE=nomodeset

/etc/default/grub

Mодуль "Python Data Science" в IT академії GoIT - проєкт на тему "Автоматизована система паркування".

💡 Закінчили навчання за останнім третім модулем "Python Data Science" в IT академії GoIT - start your career in IT.
🚩 Було створено команду 🇺🇦 розробників - "Neuron Curve Bobr".
🚗 В результаті командної роботи був виконанний груповий проєкт на тему "Автоматизована система паркування".

Дякую 🔥 команді за нашу спільну роботу впродовж напружених 🔨 двох тижнів.

Курсовий проєкт на тему "Автоматизована система паркування".

Згідно з технічним завданням на проєкт: Система автоматично може визначати номери автомобільних знаків на зображеннях з використанням методів машинного навчання.

Функції застосунку:

• Управління обліковими записами користувачів
• Візуалізація про кількість вільних та зайнятих паркомісць.
• Приймання зображень від користувача (симуляція роботи відеокамери)
• Виявлення та виділення області з номерним знаком
• Детекція номерного знаку
• Розпізнавання символів для ідентифікації тексту номерного знаку
• Перевірка номера авто у базі зареєстрованих транспортних засобів
• Запис часу в'їзду/виїзду кожного разу, коли визначається номерний знак
• Відстеження тривалості паркування
• Розрахунок загальної тривалості паркування
• Зберігання даних про тривалість паркування в базі даних;
• Розрахунок вартості паркування. Керування тарифами. Чек за QR-кодом;
• Генерація звітів про розрахунки, які можна експортувати у форматі CSV
• Оплата послуги паркування

Проєкт на тему "Автоматизована система паркування".

SONiC Notebook

Software for Open Networking in the Cloud (SONiC)

This repository contains documentation, Wiki, master project management, and website for the Software for Open Networking in the Cloud (SONiC).

Documentation covers project wide concerns such as the getting started guide, faq, general requirements for contribution, developer's guide, governance, architecture, and so on. It also contains links to download and install SONiC and links to all the source. See SONiC Wiki for complete information.

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started | Google Cloud Skills Boost

Кроки для здобуття необхідних навичок для спеціальностей з напрямку AI & Data на платформі Google Cloud Skills Boost завдяки можливості надданій Google Ukraine.

Course: Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

Summary

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

 

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started, 07.04.2024

Set Up an App Dev Environment on Google Cloud Skill Badge | Google Cloud Skills Boost | Credly

Кроки для здобуття необхідних навичок для спеціальностей з напрямку AI & Data на платформі Google Cloud Skills Boost завдяки можливості надданій Google Ukraine.

Course: Set Up an App Dev Environment on Google Cloud Skill Badge

Summary

Complete the Set Up an App Dev Environmen on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: how to build and connect storage-centric cloud infrastructure using the basic capabilities of the of the following technologies: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, and Pub/Sub.

Set Up an App Dev Environment on Google Cloud Skill Badge, 04.04.2024

Implement Load Balancing on Compute Engine Skill Badge | Google Cloud Skills Boost | Credly

Кроки для для здобуття необхідних навичок для спеціальностей з напрямку AI & Data на платформі Google Cloud Skills Boost завдяки можливості надданій Google Ukraine.

Course: Implement Load Balancing on Compute Engine

Summary

Complete the Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: write gcloud commands and use Cloud Shell, create and deploy virtual machines in Compute Engine, run containerized applications on Google Kubernetes Engine, and configure network and HTTP load balancers.

Implement Load Balancing on Compute Engine Skill Badge, 04.04.2024