[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 63 490 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 048 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 409 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 490 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -270، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.49%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 8.03% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 202 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 5 096 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 67.
- 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 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
.py в .exe с использованием PyInstaller.
💬 Позволяет выбрать режим сборки:
* однофайловое приложение;
* папка с файлами.
💬 Добавляет иконку, дополнительные файлы и ресурсы без ручного редактирования параметров.
💬 Настраивает параметры сборки через понятный графический интерфейс.
💬 Поддерживает дополнительные аргументы PyInstaller для более тонкой настройки.
💬 После настройки может сгенерировать готовую команду PyInstaller — удобно для автоматизации и CI/CD.
⚙️ Простая установка:
pip install auto-py-to-exe
▶️ Запуск:
auto-py-to-exe
Откроется локальный веб-интерфейс, где можно выбрать скрипт, настроить параметры и собрать готовый .exe буквально за несколько минут.
💻 Отличный инструмент для разработчиков, которые хотят быстро распространять свои Python-приложения среди пользователей без установленного Python.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #github #softfrom vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length
while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length
if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]
return text
model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)
img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubaikarpov20 — скидка 20%
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHjVXbP