Self-Hosting-Guide

自托管技术完全指南从入门到专业

自托管容器 Docker 开源软件数据隐私 Github 开源项目

本指南全面介绍自托管技术,覆盖入门配置到进阶优化。重点阐述容器化、云存储、数据库、网络和安全等核心领域,提供丰富工具和资源。内容适合各级用户参考,有助于搭建和管理自托管系统。定期更新保证信息与时俱进。

文档

Project-Guidance - 多语言开源项目集合涵盖初级到高级水平

GitHubGithubProject-Guidance学习资料开源项目编程资源

Project-Guidance是一个多语言开源项目集合,涵盖从初级到高级水平的各类项目。该项目为开发者提供了一个集中查找和贡献项目的平台,包括人工智能、桌面应用、物联网、机器学习、移动应用和Web开发等领域。Project-Guidance旨在帮助开发者找到合适的项目,并鼓励开源贡献。除了代码,该项目还欢迎文档、测试和建议等多种形式的贡献。

Topxtral-4x7B-v0.1 - Docker容器化平台的优缺点分析

DockerGithubHuggingface优缺点容器化应用开发开源项目模型

本文详细分析了Docker容器化平台的优势和挑战。在隔离、可移植性、资源效率、快速开发与部署、版本控制等方面，Docker展现了明显的优势。但在学习曲线、复杂性、安全性等方面也存在一定挑战。文章旨在帮助读者客观理解Docker在现代软件开发中的角色。

theByteBook - 现代架构设计与实践开源指南

GitOpsGithub基础设施技术开源书籍开源项目架构设计费曼学习法

theByteBook是一本开源的架构设计书籍，计划于2024年6月出版。该书探讨了容器技术、服务网格、无服务器计算和高性能网络等现代互联网基础设施技术。内容围绕网络、集群服务治理和FinOps三大主题，阐述了架构的稳定性、效率和成本控制要素。项目在GitHub上持续更新，接受读者反馈。

dashy - 全面整合的开源自托管服务管理工具

DashyDockerGithub仪表板开源开源项目自托管服务

Dashy是一个开源的自托管服务管理工具,通过单一界面集中访问和组织各类自托管应用。它具备多页面支持、实时状态监控、动态小部件、即时搜索、主题自定义、多样化图标、用户认证和多语言等功能。Dashy支持Docker部署和源码安装,并可在多个云平台上一键部署。作为一个注重隐私和安全的免费开源项目,Dashy为自托管服务管理提供了便捷可靠的解决方案。

awesome-cloud-security - 云安全资源汇总与学习指南

Github云安全公众号博客资讯开源项目知识文库资源汇总

该项目汇总了云安全领域的综合资源，包括知识库、博客、公众号、推特账号和书籍推荐。内容涵盖入门到进阶的各类资料，提供中英文学习资源、云安全动态和实践经验。适合云安全研究人员、开发者和从业者参考使用，是云安全学习的重要参考资料。

A-Personal-Arch-Installation-Guide - 个人Arch Linux安装指南，涵盖加密分区和UEFI配置

Arch LinuxGithubLUKSLVMUEFI开源项目系统安装

这份指南详细介绍了如何安装Arch Linux，专注于systemd-boot和UEFI模式，同时提供使用LUKS/LVM加密分区的步骤。指南包括键盘布局设置、启动模式验证、网络连接、系统时钟更新、磁盘分区、分区格式化、文件系统挂载及基础包安装等内容，适合熟悉命令行操作的用户作为参考。

cheat-sheet-pdf - 一站式DevOps和IT专业备忘单资源库

DevOpsGithubIT云服务开源项目技术工具软件开发

cheat-sheet-pdf项目是DevOps和IT领域工具技术的综合备忘单合集，涵盖了从基础软件到AI技术的广泛主题，为专业人员提供便捷的查询和参考。此外，该项目开放社区贡献，保持内容持续更新。

azure-dev-docs - 项目旨在为开发者和用户提供全面的Azure云服务指南的开源文档

GitHubGithubMicrosoft Azure开源文档开源项目许可证贡献指南

Microsoft Azure开源文档项目旨在为开发者和用户提供全面的Azure云服务指南。该项目鼓励社区参与，包括更新内容和报告问题。贡献指南涵盖GitHub账户设置和工具安装等内容。项目遵循Microsoft开源行为准则，致力于营造包容、友好的社区氛围，共同优化Azure文档。

hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南

GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习

本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习，包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式，并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南，读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。

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