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
geospatial-data-catalogs
Репозиторийgeospatial-data-catalogs содержит список общедоступных пространственных данных, хранящихся на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Common Metadata Repository.
Список пространственных данных хранится в форматах TSV (значения, разделенные табуляцией) и JSON.
Обновляется ежедневно.
#wu#данные
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных
GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных.
🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.”
📖Документация GeoAI
Среди возможностей GeoAI:
📊 Визуализация пространственных данных
● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных
● Настраиваемые стили и символика
● Возможности визуализации временных рядов данных
🛠 Подготовка и обработка данных
● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных
● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования
● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками
● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ
● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных
● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки
🖼 Сегментация изображений
● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков
● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков
● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов
● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet
🔍 Классификация изображений
● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use)
● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных
● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection)
● Инструменты оценки точности и валидации
🌍 Дополнительные возможности
● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ
● Классификация и сегментация облаков точек
● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках
● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей
Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu
📹Руководства по GeoAI на YouTube
#python#wu#софт#ИИ
#RepubblicaCeca#Taiwan
Per la prima volta dopo il de-riconoscimento di Taiwan da parte della maggioranza degli Stati della comunità internazionale, un Capo di Stato di un Paese #NATO partecipa ad un evento pubblico con un Ministro degli Esteri taiwanese.
Si tratta del Presidente ceco Petr #Pavel e del Ministro taiwanese Joseph #Wu (#DPP|Centro-sinistra): Reuters la definisce una “svolta diplomatica”.
@OsservatorioEsteri