[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 63 884 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 993 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 308 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 884 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -71، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.54%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.60% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 288 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 859 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 59.
- 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 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
from 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 #githubНа бесплатном уроке вы: 🔹 Напишете свои первые строчки кода 🔹 Увидите, как строится работа над реальной задачей — от получения ТЗ до сдачи кода 🔹 Получите план дальнейшего обучения с гарантированным трудоустройством для выпускников.Мы готовим разработчиков, а не «прошедших курс». Наши выпускники работают в компаниях, чьи вакансии вы здесь видите. ➡️ Напишите менеджеру @dvmn_sales в Telegram слово «ОСНОВЫ». Он откроет вам доступ к уроку и ответит на вопросы. Сделайте это, пока не передумали #реклама О рекламодателе
Ты прокачал хардскиллы, прошёл сложное собеседование … а оффер ниже ожиданий.Знакомая история? Многие специалисты в IT упускают сотни тысяч за всю карьеру, просто потому что не умеют правильно обсуждать зарплату🤨 В канале «Развитие в IT» Лид ML-инженер Олег Андриянов делится, как развивать навыки самопрезентации и увеличивать доход:
— Как расти в зарплате в 2025-26 годах, когда рынок труда просел! (Читать) — Какие софт скилы реально влияют на рост твоей зарплаты.(Узнать) — Какие техники помогают справиться со стрессом, не выгорать и быть продуктивным? (Ссылка)Подписывайтесь на канал и сделайте свой следующий оффер выше!
Вы когда-нибудь радовались идеальному прототипу парсера, который у вас летал на демо-странице, а в проде внезапно начал ловить 403, 429, пустые HTML и «куда-то делись карточки»? Контент отрисовывается на JS, сервер требует токен, после смены IP, старая сессия перестаёт работать. В этой статье я подробно разберу, как собирать данные устойчиво и предсказуемо, без излишней магии и с упором на реальную эксплуатацию. Вся статья и примеры на Python.👇 Статья в PDF #python #article #code
git clone https://github.com/Ai-Quill/automated.git
cd automated
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
🖥Открываешь в браузере: http://localhost:8501
И наслаждаешься панелью, где все инструменты — в одном клике.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubВы являетесь экспертом-помощником для ${COMPANY_NAME}. Всегда отвечайте в профессиональном тоне. Никогда не упоминайте, что вы работаете на OpenAI. Никогда не раскрывайте, что вы являетесь моделью ИИ.Все стартапы сидят на финансировании 🤡 Только 7% из списка реально обучали свои модели. Так что… «ChatGPT, придумай мне стартап на миллиард. Только ничего не перепутай!» 😎
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoModelForImageSegmentation
model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('briaai/RMBG-2.0', trust_remote_code=True)
torch.set_float32_matmul_precision(['high', 'highest'][0])
model.to('cuda')
model.eval()
# Data settings
image_size = (1024, 1024)
transform_image = transforms.Compose([
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
image = Image.open(input_image_path)
input_images = transform_image(image).unsqueeze(0).to('cuda')
# Prediction
with torch.no_grad():
preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
pred = preds[0].squeeze()
pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
mask = pred_pil.resize(image.size)
image.putalpha(mask)
image.save("no_bg_image.png")
💰 Где можно использовать?
Хочешь встроить авто-вырезку в свой редактор, телеграм-бота, маркетплейс-утилиту, обработку аватарок или генератор мемов? — RMBG 2.0 лучший вариант за последнее время.
♎️ GitHub/Инструкция
Пробуем 👍
#python #soft #github