tbvinh

$TEN_CUA_BAN = "tbvinh"
$XXXX = "xxx"  #-- người cần xóa



# Lấy danh sách tên tất cả repo
$repos = gh repo list $TEN_CUA_BAN --limit 1000 --json name --jq '.[].name'

foreach ($repo in $repos) {
    # Kiểm tra xem user có trong repo này không

tbvinh

$TEN_CUA_BAN = "tbvinh"
$all_users = @()

# 1. Lấy danh sách tất cả các repo
$repos = gh repo list $TEN_CUA_BAN --limit 1000 --json name --jq '.[].name'

Write-Host "Đang quét tất cả repositories, vui lòng đợi..." -ForegroundColor Cyan

# 2. Duyệt qua từng repo để lấy danh sách user
foreach ($repo in $repos) {

tbvinh

#!/bin/bash

# --- Cấu hình dự án ---
PROJECT_DIR="mva_terraform_project"

echo "Bắt đầu tạo cấu trúc dự án Terraform tại thư mục: $PROJECT_DIR"

# 1. Tạo thư mục gốc
mkdir -p $PROJECT_DIR
cd $PROJECT_DIR

tbvinh

Create springboot - docker - graalvm

docker build -f  Dockerfile-native-image -t native-builder .

docker create --name temp-native native-builder
docker cp temp-native:/app/target/native-demo ./target/native-demo
docker rm temp-native

docker build -f Dockerfile-bookworm -t bookworm-runtime .

tbvinh

https://github.com/connectbot/connectbot

Mở 2 ps Conssole

---

Console 1, chạy:

docker-compose up --build

Build xong, trên 2 chạy

docker exec -it connectbot-apk-builder bash

tbvinh

import requests

def get_ngrok_url():
    try:
        response = requests.get('http://localhost:4040/api/tunnels')
        tunnels = response.json()['tunnels']
        if tunnels:
            return tunnels[0]['public_url']
        else:
            return None

tbvinh

#/etc/apache2/sites-enabled/000-default.conf
sudo a2enmod proxy
sudo a2enmod proxy_http
sudo a2enmod headers
sudo systemctl restart apache2


<VirtualHost *:80>
        #ServerName www.example.com

tbvinh

#/etc/systemd/system/ngrok.service


[Unit]
Description=Ngrok Tunnel
After=network.target

[Service]
User=vinh
ExecStart=/usr/local/bin/ngrok http 80

tbvinh

#/etc/systemd/system/gunicorn.service

[Unit]
Description=Gunicorn instance to serve myapp
After=network.target

[Service]
User=vinh
Group=www-data
WorkingDirectory=/home/vinh

tbvinh

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

# Check if the Universal Sentence Encoder can be loaded from the provided link
model_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4"

try:
    model = hub.load(model_url)
#    model.save('universal-sentence-encoder.model')
    tf.saved_model.save(model, 'universal-sentence-encoder.model')