[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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 63 501 subscribers, ranking 2 040 in the Technologies & Applications category and 9 389 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 501 subscribers.
According to the latest data from 25 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -254 over the last 30 days and by -33 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 14.54%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.02% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 9 235 views. Within the first day, a publication typically gains 5 096 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 69.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/openspline/openspline/main/install.sh | sh
▶️ Запускаем локальный сервер:
sh ~/.local/share/openspline/run.sh
Открываем http://localhost:7860 — появится интерфейс демонстрации.
🐍 Подключаем Python:
pip install openspline
💀 Пример интеграции с голосовым ИИ:
from openspline import Openspline
client = Openspline()
async with client.avatar(
"portrait.jpg",
quality="low"
) as avatar:
print(avatar.viewer_url)
await avatar.stream(
agent.audio_stream(),
sample_rate=24000
)
portrait.jpg — фотография будущего аватара, а agent.audio_stream() — поток звука от вашего голосового ИИ.
💡 Где пригодится?
Можно сделать виртуального преподавателя Python, говорящего персонажа для сайта, ИИ-консультанта интернет-магазина или цифрового ведущего, который общается с пользователями в реальном времени.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #softgit clone https://github.com/gurovic/MLCheatSheets.git
cd MLCheatSheets
▶️ Для практических упражнений:
# Установите зависимости для упражнений
pip install -r requirements.txt
# (Опционально) Для работы с анимациями
pip install -r animations/requirements.txt
🔥 Идеально для студентов, Python-разработчиков, начинающих ML-инженеров и тех, кто готовится к техническим собеседованиям.
⭐️Сохраняйте находку!
#cheatsheet #python #нейросетьSKILL.md — под видом обычной документации.
⚪️ Добавляют сотни пустых строк, чтобы опасная инструкция оказалась далеко за пределами видимого текста.
⚪️ Используют HTML-комментарии, которые не отображаются при обычном просмотре Markdown на GitHub.
⚪️ Маскируют команды невидимыми Unicode-символами.
⚪️ Заставляют агентов незаметно передавать API-ключи, токены и другие конфиденциальные данные.
🔐 Прежде чем что-то устанавливать, обязательно проверяйте.
SkillSpector — бесплатный open-source сканер от NVIDIA, который проверяет навыки ИИ-агентов до установки и ищет:
🟢 Промпт-инъекции и скрытые команды.
🟢 Попытки кражи токенов, паролей и API-ключей.
🟢 Подозрительные скрипты и зависимости.
🟢 Опасные разрешения и попытки повышения привилегий.
🟢 Манипуляции поведением ИИ-агента.
71 паттерн угроз в 17 категориях. После проверки инструмент выставляет оценку риска от 0 до 100 и сообщает, стоит ли устанавливать скилл.
Работает с GitHub-репозиториями, ZIP-архивами, отдельными файлами и папками. Поддерживает статический анализ и дополнительную проверку с помощью LLM.
⌨️ Вайбкодерам обязательно к сохранению.
#python #soft #нейросеть
git clone https://github.com/AwaisShah75/Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System.git
cd Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System
pip install -r requirements.txt
python run.py
На Windows также можно воспользоваться файлом run.bat.
🚀 Как пользоваться?
После запуска появится меню:
- 1 — наблюдение через веб-камеру.
- 2 — анализ готового видео.
- 3 — демонстрация падения с частично скрытым человеком.
- 4 — выход.
Можно запустить систему напрямую.
🎥 Анализ изображения с веб-камеры:
python fall_detection_all_in_one.py --source 0 --show
📹 Проверка готового видео:
python fall_detection_all_in_one.py --source video.mp4 --show --save result.mp4
Подобные технологии особенно востребованы в больницах, домах престарелых, реабилитационных центрах и при домашнем уходе.
🔗 GitHub/Инструкция
Сохраняем! 👍
#python #soft #github
git clone https://github.com/Faceplugin-ltd/Open-Source-Face-Recognition-SDK.git
cd Open-Source-Face-Recognition-SDK
conda create -n facesdk python=3.9
conda activate facesdk
pip install -r requirements.txt
python run.py
▶️ Пример сравнения лиц
# Compare two images
image1 = "test/1.jpg"
image2 = "test/2.png"
# Get face information from both images
faces1 = face_sdk.GetImageInfo(image1, faceMaxCount=1)
faces2 = face_sdk.GetImageInfo(image2, faceMaxCount=1)
if faces1 and faces2:
# Compare the first face from each image
similarity = face_sdk.get_similarity(faces1[0]['embedding'], faces2[0]['embedding'])
print(f"Similarity: {similarity}%")
# Check if it's the same person (threshold = 75)
is_same_person = similarity >= 75
print(f"Same person: {is_same_person}")
Где пригодится?
🔣 Создание собственного приложения для распознавания лиц.
🔣 Сравнение фотографий и поиск совпадений.
🔣 Прототип системы доступа по лицу.
🔣 Эксперименты с биометрией и компьютерным зрением.
🚀 Забираем, сохраняйте в закладки
#python #soft #githubAnalyze the handwriting in the image in detail and with nuance. All text, signatures, and explanations in the image should be written only in correct Russian, with clear and legible typography, without English words, broken letters, or distorted symbols. Describe the observed features: letter size, spacing between words and lines, slant, pressure, evenness, stability, and the overall structure of the handwriting.Based on these features, suggest possible personality traits, habits, and emotional tendencies, clearly distinguishing between objective observations and interpretations. Use phrases such as "may indicate", "may suggest", "may reflect". Avoid making medical or psychological diagnoses. Comment on: - organization vs spontaneity - emotional openness vs restraint - confidence vs doubt - attention to detail vs thinking in terms of the big picture - level of energy and intensity of strokes. Also note any unusual features of the handwriting and their possible symbolic meaning in behavioral terms. At the end, provide a brief and balanced summary, highlighting strengths and possible challenges, while clarifying that handwriting analysis is interpretive and not considered a scientific diagnostic method.#нейросеть #промт
