🐳 Работа с Docker Compose
Поменяли конфиг одного сервиса и не хотите перезапускать весь стек из 10 контейнеров? docker compose up -d --no-deps service-name пересоздаст только указанный сервис.
🔹 Зачем это нужно
— Перезапуск одного сервиса вместо всего стека экономит минуты на тяжёлых проектах.
— --no-deps не трогает зависимости, так что БД и Redis останутся на месте.
— -d запускает в фоне, терминал свободен для другой работы.
🔹 Как использовать
— Пересоздать один сервис:
— Пересобрать и запустить:
— Посмотреть логи только одного:
— Рестарт без пересоздания:
— Масштабировать:
💡 restart не подхватывает изменения в docker-compose.yml или Dockerfile, для этого нужен up -d. Если обновили env-переменные или порты — только up -d применит изменения.
Библиотека пхпшника
Поменяли конфиг одного сервиса и не хотите перезапускать весь стек из 10 контейнеров? docker compose up -d --no-deps service-name пересоздаст только указанный сервис.
🔹 Зачем это нужно
— Перезапуск одного сервиса вместо всего стека экономит минуты на тяжёлых проектах.
— --no-deps не трогает зависимости, так что БД и Redis останутся на месте.
— -d запускает в фоне, терминал свободен для другой работы.
🔹 Как использовать
— Пересоздать один сервис:
docker compose up -d --no-deps api— Пересобрать и запустить:
docker compose up -d --no-deps --build api— Посмотреть логи только одного:
docker compose logs -f api— Рестарт без пересоздания:
docker compose restart api— Масштабировать:
docker compose up -d --scale worker=3Библиотека пхпшника
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1🔥1
Forwarded from Библиотека задач по PHP | тесты, код, задания
Что возвращает метод Collection::pluck('name')?
Anonymous Quiz
12%
Первый элемент с ключом name
76%
Коллекцию всех значений поля name
6%
Количество элементов с полем name
6%
Boolean — есть ли поле name
❤1👍1🔥1
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
🧠 Распознавание лиц на чистом PHP
Если задача пилить аттенданс или авторизацию по лицу прямо внутри Laravel-монолита, тащить Python-микросервис избыточно. Расширение php-dlib подгружает модели Dlib и отдаёт 128-мерные эмбеддинги без посредников.
Пайплайн на четыре шага
— ставим расширение из релизов mailmug/php-dlib и прописываем путь в php.ini;
— качаем три .dat-модели (детектор CNN, 5-point landmarks, ResNet recognition);
— на этапе enroll прогоняем фото через детектор → ландмарки → дескриптор, сериализуем в faces.db;
— на recognize считаем евклидово расстояние, порог 0.6 отсекает чужих.
Ядро энролла:
Ландмарки тут не для красоты: без выравнивания по глазам дескриптор плывёт, и матчинг ловит ложные срабатывания на похожих лицах.
📂 Скачать исходники
Библиотека пхпшника
Если задача пилить аттенданс или авторизацию по лицу прямо внутри Laravel-монолита, тащить Python-микросервис избыточно. Расширение php-dlib подгружает модели Dlib и отдаёт 128-мерные эмбеддинги без посредников.
Пайплайн на четыре шага
— ставим расширение из релизов mailmug/php-dlib и прописываем путь в php.ini;
— качаем три .dat-модели (детектор CNN, 5-point landmarks, ResNet recognition);
— на этапе enroll прогоняем фото через детектор → ландмарки → дескриптор, сериализуем в faces.db;
— на recognize считаем евклидово расстояние, порог 0.6 отсекает чужих.
Ядро энролла:
$faces = $fd->detect($img);
$landmarks = $fld->detect($img, $faces[0]);
$descriptor = $fr->computeDescriptor($img, $landmarks);
$database[$name] = $descriptor;
Ландмарки тут не для красоты: без выравнивания по глазам дескриптор плывёт, и матчинг ловит ложные срабатывания на похожих лицах.
📂 Скачать исходники
Библиотека пхпшника
🔥5❤1👍1🌚1