[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
显示更多📈 Telegram 频道 [PYTHON:TODAY] 的分析概览
频道 [PYTHON:TODAY] (@python2day) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 63 679 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 003,并在 俄罗斯 地区排名第 9 307 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 63 679 名订阅者。
根据 05 十月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -168,过去 24 小时变化为 -20,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 14.66%。内容发布后 24 小时内通常能获得 7.44% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 9 334 次浏览,首日通常累积 4 739 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 72。
- 主题关注点: 内容集中在 github, soft, install, pip, docker 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“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”
凭借高频更新(最新数据采集于 06 十月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
/executivesummary — главные мысли и выводы
/fullsummary — подробный разбор по разделам
/quicksummary — выжимка в нескольких пунктах
/chapterbychapter — пересказ по главам
/studynotes — полноценный конспект
/explainsimply — объяснить простыми словами
/glossary — собрать словарь терминов
/questionsanswered — превратить материал в Q&A
🗂 Увидеть структуру
/visualsummary — визуальная схема содержания
/mindmap — карта мыслей
/conceptmap — связи между понятиями
/infographic — инфографика
/sketchnote — визуальный конспект
/timeline — хронология
/flowchart — схема процесса
/comicstrip — объяснение в формате комикса
💬 Запомнить
/flashcards — карточки для повторения
/quiz — тест по материалу
/activerecall — вопросы для активного вспоминания
/spacedrepetition — план интервальных повторений
/fillintheblanks — задания с пропусками
/mockexam — пробный экзамен
/studysheet — шпаргалка на одну страницу
🔍 Копнуть глубже
/argumentmap — карта аргументов
/evidence — собрать доказательства автора
/counterpoints — найти контраргументы
/critique — разобрать слабые места
/biases — найти возможную предвзятость
/mythsvsfacts — отделить утверждения от фактов
/compareideas — сравнить несколько источников
/deepquestions — подготовить вопросы для глубокого анализа
🚀 Превратить прочитанное в действия
/actionplan — пошаговый план
/fullstudy — полный цикл изучения
/practicalinsights — практические выводы
/checklist — готовый чек-лист
/7daychallenge — программа на неделю
/businessapplication — применение идей в бизнесе
/feynmanmethod — проверить понимание методом Фейнмана
/lessonplan — превратить материал в план занятия
200-страничный PDF можно превратить в конспект, тест, карту мыслей, шпаргалку, план действий или даже комикс — в зависимости от того, зачем вы его открыли.
Это не встроенные магические /команды ChatGPT, а короткие промпты-шаблоны. Их можно использовать как удобную шпаргалку и дополнять своими требованиями.
👍 Сохраняем
#нейросеть #промт
git clone git@github.com:facebookresearch/vggt.git
cd vggt
pip install -r requirements.txt
▶️ Пример запуска:
import torch
from vggt.models.vggt import VGGT
from vggt.utils.load_fn import load_and_preprocess_images
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# bfloat16 поддерживается на Ampere GPU
# с Compute Capability 8.0+
dtype = (
torch.bfloat16
if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8
else torch.float16
)
# Загружаем модель.
# При первом запуске веса автоматически
# скачаются с Hugging Face.
model = VGGT.from_pretrained(
"facebook/VGGT-1B"
).to(device)
# Указываем собственные фотографии
image_names = [
"path/to/imageA.png",
"path/to/imageB.png",
"path/to/imageC.png",
]
images = load_and_preprocess_images(
image_names
).to(device)
with torch.no_grad():
with torch.cuda.amp.autocast(dtype=dtype):
# Получаем камеры, depth maps,
# point maps и другие предсказания
predictions = model(images)
👨💻 Хотим не возиться с кодом?
Ставим зависимости для готового интерфейса:
pip install -r requirements_demo.txt
И запускаем Gradio:
python demo_gradio.py
Открывается веб-интерфейс, куда можно загружать изображения или видео, запускать реконструкцию и интерактивно рассматривать полученную 3D-сцену прямо в браузере.
Есть и отдельный 3D-viewer:
python demo_viser.py \
--image_folder path/to/your/images/folder
А если нужен результат для дальнейшей работы в 3D, VGGT умеет экспортировать реконструкцию непосредственно в COLMAP:
python demo_colmap.py \
--scene_dir=/YOUR/SCENE_DIR/
После обработки получаем параметры камер и 3D-точки в каталоге sparse, которые можно использовать дальше в соответствующих 3D-пайплайнах.
Очень мощная штука для Computer Vision, 3D, робототехники, AR/VR и Gaussian Splatting.
♎️ Пробуем
#python #soft #github
git clone https://github.com/itsOwen/CyberScraper-2077.git
cd CyberScraper-2077
virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
playwright install
Добавляем API-ключи:
export OPENAI_API_KEY="ваш-ключ"
export GOOGLE_API_KEY="ваш-ключ"
▶️ Запускаем CyberScraper:
streamlit run main.py
После запуска открываем:
http://localhost:8501
Также проект поддерживает Ollama с локальными моделями и запуск через Docker.
По сути, задаёте, что именно хотите получить с сайта, запускаете сбор — а на выходе получаете уже подготовленные данные вместо необходимости вручную разбирать гору страниц.
💻 Отличная находка для тех, кто работает с Python, автоматизацией, сбором больших объёмов информации и AI-агентами.
♎️ GitHub/Инструкция
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #github #soft/glowup — улучшить снимок и сделать образ эффектнее.
🔣 /faceclean — убрать прыщи, мелкие морщины и другие несовершенства кожи.
🔣 /addmakeup — добавить макияж и преобразить образ.
🔣 /outfitideas — подобрать идеи одежды и новых образов.
🔣 /makeupideas — придумать варианты макияжа под вашу внешность.
Сохраняем, пригодится!
#промт #нейросеть