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Friday, 1 August 2025

Ngrok shields n8n flows with free privacy that's easy peasy | Ngrok护n8n流 免费隐私easy peasy

A "security lock" for n8n workflows at zero cost, even newbies can master it in seconds~ | 零成本给n8n工作流上"安全锁",小白也能秒会~

🐣 Baby-Step Guide

  1. 🧹 Clean Sweep

    • Delete old n8n containers & data

  1. 🔐 Build Crypto-Shield

    • Create ngrokn8n folder

    • Auto-generate 24-bit key🔑

  2. 🤖🚇 Power Duo Launch

    • One-click start:

      • 🤖 n8n automation engine

      • 🛡️ Ngrok encrypted tunnel

    • Auto-handshake✅

  1. 🌐 Claim Your Tunnel

    • Sign up @ ngrok.io (FREE!)

    • Grab domain👉 xxx.ngrok-free.app

    • Paste token to config📋

  2. 🎉 Victory Test

    • Type domain in browser

    • See blue n8n UI? You win!

💥 Survival Tips

  • ❌ Typo Alert: Wrong domain = welcome hackers🕵️

  • 📆 Weekly Check: docker logs for tunnel pulse

  • 🔑 Password Lock: CHANGE DEFAULT NOW!

  • 🔖Ngrok supports HTTPS, encrypts all data in transit, and protects privacy.


🛡️ 操作步骤(小白版)

  1. 🧹 清场重启

    • 卸载旧版n8n容器+数据

    • 避免新老版本冲突

  2. 🛠️ 创建加密盾牌

    • 新建ngrokn8n文件夹

    • 自动生成24位密钥🔑(手残党福音)

  3. 🚇 双通道部署

    • 一键启动Docker双服务:

      • 🤖 n8n自动化核心

      • 🛡️ Ngrok加密隧道

    • 自动互联无需配置

  4. 🌐 认领专属隧道

    • Ngrok官网注册(免费!)

    • 领取域名👉 xxx.ngrok-free.app

    • 复制密钥贴进配置文件📋

  5. ✅ 终极验证

    • 浏览器输入你的域名

    • 看到n8n蓝色界面🎉=成功!

⚠️ 血泪避坑指南

  • ❌域名手抖:填错=裸奔示众

  • 📆每周巡逻:docker logs查隧道心跳

  • 🔑死亡密码:首次登录!立刻!改密码!

  • 🔖Ngrok支持HTTPS,加密数据传输,保护隐私。

Sunday, 4 May 2025

免费建站探秘:菜鸟福音!免费主机+网站部署 - Free Website Mystery: Noob's Gospel! Free Hosting + Website Deployment

免费主机在手,建站不用愁!零成本拥有你的专属网站。- Free hosting in hand, no worries about building a website! Zero cost to own your exclusive site.


一、ClawCloud Run(https://run.claw.cloud/)


免费资源概览:

月赠 $5 美金额度:注册即享,GitHub 账号注册满 180 天者,每月自动续赠,无需绑定信用卡。

资源上限:4 核 CPU、8GB 内存。

存储空间:10G。

网络带宽:高质量 BGP 带宽,最高达 1Gbps,支持 IPv6。

每月流量:10G,开发够用,VPS够呛。

广告:体验清爽


快速部署 WordPress 网站步骤:

1. 访问 ClawCloud Run,注册账户。

2. 进入 Dashboard,点击“App Store”。

3. 找到 WordPress 应用。

4. 点击“Deploy”,耐心等待,大约要3-5分钟。

5. 可以做客制化设置,本文仅提供快速部署方案。

6. 部署完成后,点击应用详情中的“Public Address”,即可访问您的 WordPress 网站。当然,这只是容器好了,具体网站设置就看各位喜好。



二、AwardSpace(https://www.awardspace.com/)


免费资源概览:

存储空间:1 GB

每月流量:5 GB

访问量:约 5,000 次/月, 本身VPS服务不免费

数据库:1 个 MySQL 数据库

电子邮件账户:1 个

域名支持:可绑定 1 个域名及 3 个子域名

广告:无强制广告


从 Dashboard 开始部署 WordPress 网站步骤:

1. 访问 AwardSpace官网,点击“Signup”注册账户。

2. 登录后,进入 Dashboard。

3. 在“Hosting Tools/Domain Manager”部分,输入想要的域名,选择二级域名,完成注册。

4. 返回 Dashboard,在Hosting Tools/Zacky App Installer

5. 点Browser and install Apps按钮。

6. 在应用列表中,选择“WordPress”,点击“proceed to step2”。

7. 填写网站信息,如网站名称、管理员用户名和密码。

8. 点击“Install Application”,等待安装完成。

9. 安装完成后,访问已注册的域名,即可看到 WordPress 网站上线。




人生苦短,何必花冤枉钱?今天动手,明天就能向朋友炫耀:"看,这是我的网站!"

Wednesday, 26 March 2025

UI-TARS 本地部署:手残党福音,自然语言控电脑!- UI-TARS Local Deployment: Natural Language Control for Your Computer!

快速部署 UI-TARS,让你的电脑听懂人话!- Quick deployment of UI-TARS, make your computer understand human language!



UI-TARS本地部署指南(以Mac为例):


一、前置条件

系统:macOS Ventura 或更高版本

Python:3.9+(可通过 Homebrew 安装)


存储:至少 10GB 可用空间


二、部署步骤

1. 安装基础依赖


# 安装 Homebrew(已安装可跳过)

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"


# 安装 Python 和 Git(以python3.9为例, 不能低于3.9)

brew install python@3.9 git


# 创建并激活虚拟环境

python3.9 -m venv uitars_env && source uitars_env/bin/activate


2. 安装 PyTorch 和依赖


# 安装适配 Mac M芯片的 PyTorch

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu


# 克隆仓库

git clone https://github.com/bytedance/UI-TARS.git && cd UI-TARS


# 安装项目依赖

pip install -r requirements.txt huggingface-hub bitsandbytes


3. 下载轻量模型


# 下载 Phi-2 模型(约 5GB), 如果硬件条件好,可以试试phi4

mkdir -p models/phi-2

huggingface-cli download microsoft/phi-2 --local-dir models/phi-2


4. 配置参数文件


# 修改配置文件(尽量只用CPU)

echo 'device: "cpu"\nmodel_path: "models/phi-2"\nquantize: 4bit' > configs/local_config.yaml


三、验证安装


1. 检查模型加载

python3 -c "from transformers import AutoModelForCausalLM; AutoModelForCausalLM.from_pretrained('models/phi-2'); print('✅ 模型加载成功')"


如果输出 模型加载成功!,则说明环境配置正确。


2. 运行示例


# 创建测试图片目录

mkdir test_images && curl -o test_images/demo.png https://example.com/sample-ui.png


# 执行推理

python3 scripts/predict.py --image test_images/demo.png --config configs/local_config.yaml


# 查看结果

cat outputs/demo.json