Redmine 3.3

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Redmine 3.3 è uno strumento gratuito e open-source, basato sul web, per la gestione dei progetti e il tracciamento delle problematiche, progettato per aiutare i team a gestire più progetti in modo efficiente. Offre una piattaforma flessibile e personalizzabile che supporta varie esigenze di gestione dei progetti, tra cui il tracciamento delle problematiche, il tracciamento del tempo e la collaborazione. Redmine 3.3 introduce diversi miglioramenti, come i permessi basati sui ruoli per i tracker, le notifiche di sicurezza e un nuovo elemento di menu per la creazione di oggetti, migliorando ulteriormente la sua usabilità e sicurezza. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Supporto per Progetti Multipli: Gestisci più progetti e sottoprogetti all'interno di un'unica istanza di Redmine, ciascuno con le proprie impostazioni e configurazioni. - Controllo Flessibile degli Accessi Basato sui Ruoli: Definisci ruoli personalizzati e imposta permessi per controllare l'accesso e le azioni all'interno dei progetti. - Sistema di Tracciamento delle Problematiche: Crea, assegna e traccia le problematiche con stati, priorità e flussi di lavoro personalizzabili. - Diagramma di Gantt e Calendario: Visualizza le linee temporali e le scadenze dei progetti per aiutare nella pianificazione e nel monitoraggio del progresso. - Tracciamento del Tempo: Registra il tempo speso sui compiti per monitorare l'impegno e la produttività del progetto. - Campi Personalizzati: Aggiungi campi personalizzati a progetti, problematiche e utenti per catturare informazioni specifiche rilevanti per la tua organizzazione. - Wiki e Forum per Progetto: Facilita la collaborazione del team e la condivisione della conoscenza attraverso wiki e forum di discussione integrati. - Browser del Repository e Visualizzatore di Differenze: Integra con vari sistemi di controllo delle versioni per navigare nei repository e visualizzare i cambiamenti del codice direttamente all'interno di Redmine. - Notifiche Email e Feed: Rimani informato con avvisi email e feed RSS per aggiornamenti e cambiamenti del progetto. - Supporto Multilingue: Disponibile in più lingue per soddisfare basi di utenti diverse. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Redmine 3.3 fornisce una soluzione completa per la gestione dei progetti e il tracciamento delle problematiche, permettendo ai team di organizzare e supervisionare più progetti in modo efficace. Il suo controllo degli accessi flessibile e i flussi di lavoro personalizzabili consentono alle organizzazioni di adattare il sistema ai loro processi specifici. L'integrazione con i sistemi di controllo delle versioni assicura una collaborazione senza soluzione di continuità tra i team di sviluppo e gestione. Offrendo strumenti come diagrammi di Gantt, calendari e tracciamento del tempo, Redmine 3.3 aiuta i team a pianificare, monitorare e consegnare i progetti in tempo, migliorando la produttività complessiva e il successo del progetto.

PyTorch 0.3 Python 2.7 NVidia GPU CUDA 9 on Ubuntu

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"PyTorch 0.3 Python 2.7 NVidia GPU CUDA 9 su Ubuntu" è uno stack software preconfigurato progettato per facilitare i compiti di deep learning. Integra PyTorch 0.3, una libreria di machine learning open-source, con Python 2.7, ed è ottimizzato per le GPU NVidia utilizzando CUDA 9 sul sistema operativo Ubuntu. Questa configurazione fornisce un ambiente stabile e testato adatto per l'addestramento di modelli, l'esecuzione di inferenze o il deployment come servizio API. È progettato per compiti ad alte prestazioni sia a breve che a lungo termine e può essere integrato senza problemi nei flussi di lavoro di integrazione e distribuzione continua. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambiente Preconfigurato: Viene fornito con PyTorch 0.3 e Python 2.7 preinstallati, riducendo il tempo di configurazione. - Ottimizzazione GPU: Sfrutta le GPU NVidia con CUDA 9 per calcoli accelerati. - Sistema Operativo Ubuntu: Funziona sul sistema operativo Ubuntu, affidabile e ampiamente utilizzato. - Distribuzione Versatile: Adatto per addestramento, inferenza o come servizio API. - Integrazione CI/CD: Si integra facilmente nei flussi di lavoro di integrazione e distribuzione continua. Valore Primario e Soluzioni per l'Utente: Questo prodotto affronta le sfide della configurazione di un ambiente di deep learning offrendo uno stack ottimizzato pronto all'uso. Gli utenti possono concentrarsi sullo sviluppo e il deployment di modelli di machine learning senza l'onere di configurare e mantenere l'infrastruttura sottostante. L'integrazione con le GPU NVidia e CUDA 9 assicura calcoli ad alte prestazioni, rendendolo ideale per compiti che richiedono molte risorse. Inoltre, la sua compatibilità con i flussi di lavoro di integrazione e distribuzione continua semplifica il processo di sviluppo, migliorando la produttività e riducendo il time-to-market per le applicazioni di machine learning.

WordPress 4 on LEMP 5

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WordPress 4 su LEMP 5 è un'Amazon Machine Image (AMI) preconfigurata progettata per semplificare il deployment di siti web WordPress su AWS. Questa soluzione integra WordPress 4 con uno stack LEMP—composto da Linux, NGINX, MySQL e PHP—offrendo un ambiente robusto ed efficiente per l'hosting di applicazioni web dinamiche. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Software Preinstallato: L'AMI include WordPress 4, NGINX, MySQL e PHP, tutti configurati per un uso immediato. - Prestazioni Ottimizzate: Utilizza NGINX con caching FastCGI per migliorare la velocità e la reattività del sito web. - Misure di Sicurezza: Incorpora aggiornamenti di sicurezza automatici giornalieri per mantenere un ambiente di hosting sicuro. - Gestione da Linea di Comando: Viene fornito con WP-CLI preinstallato, consentendo una gestione efficiente da linea di comando delle installazioni di WordPress. Valore Primario e Soluzioni per l'Utente: WordPress 4 su LEMP 5 semplifica il processo di lancio e gestione di siti WordPress su AWS fornendo un ambiente pronto all'uso e ottimizzato. Questa soluzione affronta sfide comuni come procedure di configurazione complesse, ottimizzazione delle prestazioni e manutenzione della sicurezza, permettendo agli utenti di concentrarsi sulla creazione di contenuti e sulla crescita del business senza l'onere della configurazione manuale.

PyTorch CPU MKL Notebook

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Il Notebook PyTorch CPU MKL è un ambiente di runtime preconfigurato e completamente integrato progettato per applicazioni di machine learning e data science. Combina PyTorch, una libreria open-source di machine learning per Python; Jupyter Notebook, un notebook interattivo basato su browser; e il linguaggio di programmazione Python. Ottimizzato per le prestazioni della CPU, questo stack include anche strumenti di sviluppo come un compilatore C e make, facilitando lo sviluppo e l'esecuzione efficiente dei programmi. Caratteristiche principali: - Esecuzione ad alte prestazioni: Ottimizzato per compiti di addestramento e inferenza su CPU, garantendo un calcolo efficiente. - Pacchetti software integrati: Include software accuratamente integrato e testato con le ultime funzionalità e correzioni di bug. - Stabilità e supporto: Offre un ambiente stabile, pronto per la produzione con supporto e aggiornamenti a lungo termine. Valore principale: Il Notebook PyTorch CPU MKL semplifica il processo di configurazione per i professionisti del machine learning fornendo un ambiente pronto all'uso. Questo elimina le complessità associate alla configurazione dei singoli componenti, permettendo agli utenti di concentrarsi sullo sviluppo e la distribuzione di modelli di machine learning in modo efficiente. La sua ottimizzazione per la CPU assicura che gli utenti possano eseguire calcoli ad alte prestazioni senza la necessità di hardware specializzato, rendendolo accessibile e conveniente.

PyTorch 0.3 Python 2.7 CPU Production

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Il Notebook PyTorch 0.3 Python 2.7 CPU è un ambiente di runtime preconfigurato e completamente integrato progettato per applicazioni di machine learning e data science. Combina PyTorch 0.3, una libreria open-source di machine learning, con Python 2.7 e Jupyter Notebook, una piattaforma interattiva basata su browser per la programmazione e l'analisi dei dati. Questo stack è ottimizzato per le prestazioni della CPU, fornendo un ambiente di esecuzione stabile e testato adatto sia per compiti ad alte prestazioni a breve che a lungo termine. Può essere integrato senza problemi nei flussi di lavoro di integrazione e distribuzione continua, rendendolo ideale per l'addestramento, l'inferenza o l'esecuzione come servizio API. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Stack Software Integrato: Combina PyTorch 0.3, Python 2.7 e Jupyter Notebook per un ambiente di sviluppo coeso. - Ottimizzazione CPU: Progettato per compiti ad alte prestazioni su CPU, garantendo un utilizzo efficiente delle risorse. - Opzioni di Distribuzione Versatili: Può essere installato su nuovi o esistenti server Linux, eseguito come macchina virtuale, utilizzato come immagine base per Docker o Vagrant, o lanciato su varie piattaforme cloud. - Strumenti di Sviluppo: Include un preset di sviluppo con strumenti essenziali come il compilatore C e make per lo sviluppo e la costruzione di programmi. Valore Primario e Soluzioni per l'Utente: Questo prodotto risponde alla necessità di un ambiente pronto all'uso, stabile e ad alte prestazioni per progetti di machine learning e data science. Integrando strumenti e librerie essenziali, riduce il tempo e la complessità di configurazione, permettendo agli utenti di concentrarsi sullo sviluppo e la ricerca. La sua ottimizzazione per la CPU assicura un'esecuzione efficiente dei compiti senza la necessità di hardware specializzato, rendendolo accessibile a una vasta gamma di utenti e applicazioni.

NodeJS 8 Web Stack

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Lo Stack Web NodeJS 8 di Jetware è un ambiente preconfigurato e pronto all'uso che combina Node.js 8 con Nginx, progettato per semplificare lo sviluppo e il deployment di applicazioni web. Questo stack include componenti essenziali come un preset di autogestione per il monitoraggio e la manutenzione, un preset di sviluppo dotato di strumenti come un compilatore C e un'utilità make, e un'applicazione vuota ExpressJS da utilizzare come boilerplate per nuovi progetti. Integrando questi elementi, lo Stack Web NodeJS 8 offre una soluzione completa per gli sviluppatori che cercano una piattaforma efficiente e affidabile per costruire e gestire applicazioni web. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambiente Preconfigurato: Combina Node.js 8 e Nginx, eliminando la necessità di configurazione e setup manuale. - Preset di Autogestione: Include componenti di automonitoraggio e autoriparazione per garantire stabilità e prestazioni del sistema. - Strumenti di Sviluppo: Fornisce strumenti di sviluppo essenziali, inclusi un compilatore C e un'utilità make, facilitando un processo di sviluppo senza intoppi. - Applicazione Vuota ExpressJS: Offre un'applicazione boilerplate ExpressJS per accelerare l'inizio del progetto. Valore Primario e Soluzioni per l'Utente: Lo Stack Web NodeJS 8 affronta le sfide che gli sviluppatori incontrano nel configurare e gestire un ambiente di applicazioni web robusto. Offrendo uno stack preconfigurato con strumenti di autogestione e sviluppo integrati, riduce il tempo e lo sforzo richiesti per il setup iniziale e la manutenzione continua. Questo permette agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sulla scrittura del codice e meno sulla gestione dell'infrastruttura, portando a una maggiore produttività e a un tempo di immissione sul mercato più rapido per le applicazioni web.

Optimized LAMP Stack PHP 7

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Lo Stack LAMP Ottimizzato PHP 7 di Jetware è un ambiente preconfigurato e migliorato in termini di prestazioni, progettato per applicazioni web. Integra l'ultima versione di PHP 7 in esecuzione come `mod_php`, il server HTTP Apache e MariaDB, tutto all'interno di una configurazione abilitata per HTTPS che utilizza un certificato SSL autofirmato. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Server HTTP Apache 2.4.26: Un server web robusto e ampiamente utilizzato che garantisce una gestione affidabile delle richieste. - MariaDB 10.2.6: Un sistema di gestione di database relazionale open-source ad alte prestazioni. - PHP 7.1.6: L'ultima versione di PHP che offre miglioramenti significativi delle prestazioni e nuove funzionalità. - Certificato SSL Autofirmato: Abilita HTTPS per una comunicazione sicura tra i client e il server. - phpMyAdmin 4.7.2: Un'interfaccia web per una gestione efficiente dei database. - Memcached 1.4.36 e Redis 3.2.9: Archivi di dati in memoria per il caching, migliorando la velocità e la scalabilità delle applicazioni. Valore Principale e Soluzioni per l'Utente: Questo stack LAMP ottimizzato fornisce agli sviluppatori un ambiente pronto all'uso, sicuro e ad alte prestazioni per il deployment di applicazioni web basate su PHP. Integrando le ultime versioni software e miglioramenti delle prestazioni, riduce il tempo di configurazione e garantisce che le applicazioni funzionino in modo efficiente. L'inclusione di meccanismi di caching come Memcached e Redis aumenta ulteriormente le prestazioni, mentre il certificato SSL autofirmato facilita le comunicazioni sicure. Nel complesso, semplifica il processo di sviluppo e deployment, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla costruzione di applicazioni robuste.

AISE PyTorch 0.4.1 Python 2.7 CUDA 9.2 Notebook

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L'AISE PyTorch 0.4.1 Python 2.7 CUDA 9.2 Notebook è un'Amazon Machine Image (AMI) preconfigurata progettata per facilitare lo sviluppo del deep learning su AWS. Integra PyTorch 0.4.1, Python 2.7 e CUDA 9.2, fornendo un ambiente pronto all'uso per i professionisti del machine learning. Questa configurazione consente agli utenti di sfruttare l'accelerazione GPU per addestrare e distribuire modelli di deep learning in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambiente Preconfigurato: Combina PyTorch 0.4.1, Python 2.7 e CUDA 9.2, eliminando la necessità di installazione e configurazione manuale. - Accelerazione GPU: Utilizza CUDA 9.2 per sfruttare le capacità della GPU, migliorando significativamente le prestazioni computazionali per i compiti di deep learning. - Integrazione con Jupyter Notebook: Include Jupyter Notebook, offrendo una piattaforma interattiva per la codifica, la visualizzazione e la documentazione. - Amazon Linux 2018.03.0: Funziona su una distribuzione Linux stabile e sicura, garantendo compatibilità e affidabilità. Valore Principale e Problema Risolto: Questa AMI affronta le complessità associate alla configurazione di un ambiente di deep learning fornendo una piattaforma completamente integrata e ottimizzata. Gli utenti possono concentrarsi sullo sviluppo e l'addestramento dei modelli senza il sovraccarico di configurare le dipendenze software. L'inclusione del supporto GPU tramite CUDA 9.2 assicura tempi di esecuzione più rapidi, rendendola ideale per compiti computazionalmente intensivi nei progetti di machine learning e intelligenza artificiale.

AISE PyTorch 0.4 Python 2.7 CPU Notebook

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Il Notebook AISE PyTorch 0.4 Python 2.7 CPU è uno stack software preconfigurato e completamente integrato progettato per applicazioni di machine learning e data science. Combina PyTorch 0.4, una libreria open-source per il machine learning, con Python 2.7 e Jupyter Notebook, un ambiente interattivo basato su browser per la programmazione e l'analisi dei dati. Questa configurazione è ottimizzata per le prestazioni della CPU, fornendo un ambiente stabile e pronto per la produzione sia per compiti ad alte prestazioni a breve che a lungo termine. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambiente Integrato: Combina PyTorch 0.4, Python 2.7 e Jupyter Notebook in un unico pacchetto pronto all'uso. - Ottimizzazione CPU: Progettato per un'esecuzione ad alte prestazioni su architetture CPU, garantendo processi di addestramento e inferenza efficienti. - Strumenti di Sviluppo: Include strumenti di sviluppo essenziali come un compilatore C e utilità di build, facilitando lo sviluppo e la personalizzazione dei programmi. - Stabilità e Supporto: Offre un ambiente stabile, pronto per la produzione con supporto a lungo termine e aggiornamenti regolari per mantenere l'affidabilità. Valore Primario e Soluzioni per l'Utente: Questo prodotto risponde alla necessità di una configurazione semplificata ed efficiente per i professionisti del machine learning e i data scientist che preferiscono o necessitano di un ambiente basato su CPU. Fornendo uno stack preconfigurato, elimina le complessità associate all'installazione e configurazione manuale dei singoli componenti. Gli utenti possono concentrarsi sullo sviluppo e il deployment di modelli di machine learning senza il sovraccarico della configurazione dell'ambiente, accelerando così i tempi dei progetti e migliorando la produttività.