[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 63 479 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 049 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 415 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 479 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -279، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.20%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.73% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 017 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 907 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 64.
- 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 29 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
# Install the package
pip install wifi-densepose
# Copy example configuration
cp example.env .env
# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env
Запуск системы:
from wifi_densepose import WiFiDensePose
# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()
# Start pose estimation
system.start()
# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")
# Stop the system
system.stop()
Просмотр в реальном времени:
import asyncio
import websockets
import json
async def stream_poses():
uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
async with websockets.connect(uri) as websocket:
while True:
data = await websocket.recv()
poses = json.loads(data)
print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")
# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())
🔗 Туча полезных команд
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install yt-dlp
😰 Скрипт:
from yt_dlp import YoutubeDL
def download_audio(url: str) -> None:
opts = {
"format": "bestaudio/best",
"outtmpl": "%(title)s.%(ext)s",
"quiet": True,
}
with YoutubeDL(opts) as ydl:
ydl.download([url])
if __name__ == "__main__":
download_audio("https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")
⬇️ Сохраняем, пригодится!
#tipsandtricks #doc #python #soft# 1. Create conda environment
conda create -n HunyuanVideo-Avatar python==3.10.9
# 2. Activate the environment
conda activate HunyuanVideo-Avatar
# 3. Install PyTorch and other dependencies using conda
# For CUDA 11.8
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# For CUDA 12.4
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
# 4. Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt
# 5. Install flash attention v2 for acceleration (requires CUDA 11.8 or above)
python -m pip install ninja
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3
♎️ GitHub/Инструкция
⚡️ Отлично подойдет для видеоконтента, виртуальных ведущих, аватаров, презентаций и ИИ-персонажей нового поколения.
#python #soft #githubMaltrail — инструмент, который превращает ваш ПК в крепость и режет вирусы, майнеры и подозрительный трафик на подлёте.
Это не антивирус, а сетевой страж, который видит больше.
Что делает:
💬 Анализирует входящий и исходящий трафик в реальном времени.
💬 Детектит вредоносные домены, URL и IP.
💬 Палит подозрительные HTTP User-Agent строки.
💬 Выявляет актуальные инструменты атак, а не устаревшие сигнатуры.
💬 Косит майнеры, бэкдоры и сетевой мусор до заражения системы.
💬 Ставится в один клик, без боли и сложного деплоя.
🔐 Без лишнего софта. С нормальным уровнем сетевой безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github