利用开源软件打造一个团队贡献平台

0x00 前言

  最初的想法是打造一个团队内部社区,方便进行技术交流、沉淀、分享。在网络上,找到了一款开源系统,开源团队内部贡献平台Mooder,很大程度上满足了这样一个需求。Mooder的核心理念的“贡献知识“,是我最认可的地方,系统简约、强大,以及它的邀请码机制、奖励机制,一句话来说,就是很wooyun的样子。

 

0x01 源码安装

  Mooder是一款开源、安全、简洁、强大的团队内部知识分享平台。

  github地址:https://github.com/phith0n/mooder.git

  源码安装说明:https://phith0n.github.io/mooder/install/install-from-source/

  基本上参考源码安装说明安装即可,后面重点说一下部署,生产环境下不建议直接使用Django自带的Webserver,之前没部署过Django,其实也不难,但就是折腾了两天才搞定。。

使用Django自带的Webserver试运行一下:

sudo python ./manage.py runserver 0.0.0.0:80
#以上命令会将mooder运行在80端口。

0x02 使用nginx+uwsgi部署

1、uwsgi安装

sudo apt-get install python3-dev

sudo pip  install uwsgi

测试uwsgi,创建test.py文件:

def application(env, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type','text/html')])
    return [b"Hello World"]

通过uwsgi运行该文件

sudo uwsgi --http :8000 --wsgi-file test.py

这时候,可以通过这条命令来试运行mooder项目:

sudo uwsgi --http :8090 --chdir /mooder  --module mooder.wsgi

另外也可以通过配置文件来运行,创建myweb_uwsgi.ini配置文件:

[uwsgi]
socket = :8022
chdir = /mooder
module = mooder.wsgi
master = true
processes = 4
vacuum = true

sudo uwsgi --ini myweb_uwsgi.ini  #启动uwsgi

2、nginx安装部署

sudo apt-get install nginx #安装
sudo service nginx start #启动

修改nginx.conf,这边的代理端口与上面配置文件要一致。
server {
    listen         80; 
    server_name    127.0.0.1 
    charset UTF-8;
    access_log      /var/log/nginx/myweb_access.log;
    error_log       /var/log/nginx/myweb_error.log;

    client_max_body_size 75M;

    location / { 
        include uwsgi_params;
        uwsgi_pass 127.0.0.1:8022;
        uwsgi_read_timeout 2;
    }   
    location /static {
        expires 30d;
        autoindex on; 
        add_header Cache-Control private;
        alias /mooder/mooder/static_cdn/;
     }
 }

3、部署完成 

  sudo service nginx restart #重启nginx

查看后台管理

0x03 END

  团队贡献平台搭建起来,运行和维护就很简单了,但最重要的是运营,如何能够凝聚每一个团队成员,营造一个良好的技术氛围,一个良好的氛围是培养人才最好的土壤,这才是值得思考的问题。

 

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参考链接:通过Nginx部署Django(基于ubuntu)   https://www.cnblogs.com/fnng/p/5268633.html

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaozi/p/9077674.html

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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