TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #324 · 23 сеп.

Я нашел самый быстрый способ поднять свой независимый и бесплатный VPN Сразу оговорка, платить придётся только за хостинг. 1️⃣ Покупаем сервер где-то на просторах интернета. Конечно же сервер должен находиться за пределами страны. Например я закупился на https://eurohoster.org/ (не реклама). Проверяйте лимиты по трафику, в идеале - без ограничений. 2️⃣ Ставим docker sudo apt install docker.io Если удобней с DockerCompose то ставим и его sudo apt install docker-compose 3️⃣ Ставим WG-EASY Самый простой способ поднять сервис WireGuard c WebUI это проект wg-easy Код и документация здесь https://github.com/weejewel/wg-easy Запускаем контейнер: https://github.com/weejewel/wg-easy#2-run-wireguard-easy Для тех кто с DockerCompose, забираем файл здесь: https://gist.github.com/paulwinex/be87f79687b96786098ec8fa6a8e251c В обоих случаях потребуется поменять две переменные: WG_HOST - внешний статичный IP вашего сервера PASSWORD - придумайте пароль для WEB UI Остальные параметры указаны ниже на странице github https://github.com/weejewel/wg-easy#options 4️⃣ Ставим клиента Все доступные клиенты здесь https://www.wireguard.com/install/ Есть возможность добавить клиента в Network Manager для управления подключением через UI. Установка зависит от вашей системы, ищите мануалы в сети, их много. https://github.com/max-moser/network-manager-wireguard Скрипт установки для RasperryPi https://gist.github.com/paulwinex/c2c4090f19dbe8bd1253c5744f3f06e1 ЗЫ. Конечно же это не "самый простой" и далеко не единственный способ. А просто тот, который использую я сам. #offtop#linux

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #mitcsail

当前筛选 #mitcsail清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #377 · 19.08.2024 г., 07:04

MIT CSAIL Unveils Groundbreaking AI Risk Repository MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) has launched its first-ever AI Risk Repository, setting a new standard for understanding and managing AI risks. This comprehensive database, encompassing over 700 identified risks from 43 existing frameworks, is poised to become an essential tool for stakeholders across the AI ecosystem. The AI Risk Repository is divided into three key components: ✅ AI Risk Database - a detailed compilation of risks, complete with references. ✅ Causal Taxonomy of AI Risks - an analytical framework that explains how, when, and why these risks manifest. ✅ Domain Taxonomy of AI Risks - categorizes these risks into seven domains and 23 subdomains. This repository offers an invaluable resource for researchers, developers, policymakers, and regulators, providing a unified reference point for identifying, analyzing, and mitigating AI-related risks. #AIandLaw#AIrisks#MITCSAIL#AIregulation#ResponsibleAI