[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام [PYTHON:TODAY]
تُعد قناة [PYTHON:TODAY] (@python2day) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 63 875 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 991 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 309 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 875 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -80، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -19، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.92%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.71% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 527 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 926 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 57.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, soft, install, pip, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
pip install retina-face
Примеры использования:
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")
print(resp)
{
"face_1": {
"score": 0.9993440508842468,
"facial_area": [155, 81, 434, 443],
"landmarks": {
"right_eye": [257.82974, 209.64787],
"left_eye": [374.93427, 251.78687],
"nose": [303.4773, 299.91144],
"mouth_right": [228.37329, 338.73193],
"mouth_left": [320.21982, 374.58798]
}
}
}
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/DrewThomasson/ebook2audiobook.git
cd ebook2audiobook
pip install -r requirements.txt
Запуск:
python app.py
⚙️ GitHub/Инструкция
Сохраняй, пока бесплатно 👍
#python #soft #githubAnalyze the provided images and create a "brand style profile" in the form of a JSON object. This profile should extract and describe the visual identity, structure, and aesthetic rules shown in the images, in a way that allows an AI to recreate similar visuals in the same style, but for entirely different content. Do not include or reference any specific subjects, logos, products, people, text, or brand names present in the input. Your job is to isolate and document the style, layout principles, and design system used, so it can be reapplied to different content while maintaining the same visual language. The JSON should include, but not be limited to: Color usage: dominant tones, gradients, or palettes Typography style: font mood (bold, modern, playful, clean, etc.), placement, and usage hierarchy Lighting & vibe: energetic / moody / clean / vibrant / soft / etc. Subject placement: centered / floating / grouped / perspective / rotated / etc. Background style: abstract / gradient / textured / scenic / etc. Composition layout: symmetrical / rule of thirds / collage / exploded view / etc. Branding elements: use of overlays, strokes, glows, shapes, burst effects, or other visual motifs Visual tone: bold / casual / premium / loud / minimal / playful / etc. Post-processing style: contrast, saturation, shadows, glow, noise, etc. General style tags: genre/feel, e.g., "sports aesthetic", "editorial look", "clean tech", "pop art", etc. The output must be a well-structured JSON that an AI can use to recreate visuals in the same stylistic language, regardless of the actual subject matter.#nn #soft
