[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 64 152 subscribers, ranking 2 038 in the Technologies & Applications category and 9 502 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 64 152 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 205 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 15.86%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.25% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 10 176 views. Within the first day, a publication typically gains 5 932 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 67.
- 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 07 June, 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.
Analyze the provided images and create a "brand style profile" in the form of a JSON object. This profile should extract and describe the visual identity, structure, and aesthetic rules shown in the images, in a way that allows an AI to recreate similar visuals in the same style, but for entirely different content. Do not include or reference any specific subjects, logos, products, people, text, or brand names present in the input. Your job is to isolate and document the style, layout principles, and design system used, so it can be reapplied to different content while maintaining the same visual language. The JSON should include, but not be limited to: Color usage: dominant tones, gradients, or palettes Typography style: font mood (bold, modern, playful, clean, etc.), placement, and usage hierarchy Lighting & vibe: energetic / moody / clean / vibrant / soft / etc. Subject placement: centered / floating / grouped / perspective / rotated / etc. Background style: abstract / gradient / textured / scenic / etc. Composition layout: symmetrical / rule of thirds / collage / exploded view / etc. Branding elements: use of overlays, strokes, glows, shapes, burst effects, or other visual motifs Visual tone: bold / casual / premium / loud / minimal / playful / etc. Post-processing style: contrast, saturation, shadows, glow, noise, etc. General style tags: genre/feel, e.g., "sports aesthetic", "editorial look", "clean tech", "pop art", etc. The output must be a well-structured JSON that an AI can use to recreate visuals in the same stylistic language, regardless of the actual subject matter.#nn #soft
git clone https://github.com/andrew-noble/doomscroll-detector
cd doomscroll-detector
cd cv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt # this will be beefy with pytorch, etc
Запуск:
cd ../cv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
python main.py
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #code #githubdocker --version — проверить версию Docker.
* docker info — системная информация.
* docker --help — список доступных команд.
* docker run IMAGE — запустить контейнер из образа.
* docker pull IMAGE — скачать образ из реестра.
* docker images — показать все образы.
* docker ps — список запущенных контейнеров.
* docker ps -a — список всех контейнеров (включая остановленные).
* docker stop CONTAINER — остановить контейнер.
* docker start CONTAINER — запустить контейнер.
* docker restart CONTAINER — перезапустить.
* docker pause / unpause CONTAINER — приостановить/возобновить.
* docker rm CONTAINER — удалить контейнер.
* docker rmi IMAGE — удалить образ.
* docker logs CONTAINER — показать логи контейнера.
* docker exec -it CONTAINER COMMAND — выполнить команду внутри контейнера.
* docker build -t IMAGE:TAG PATH — собрать образ из Dockerfile.
* docker push / pull IMAGE:TAG — отправить/скачать образ в/из реестра.
* docker commit CONTAINER NEW_IMAGE — создать новый образ из контейнера.
* docker network ls — список сетей.
* docker volume ls — список томов.
* docker login / logout — вход/выход из реестра.
* docker run -d IMAGE — запуск в фоне (detached).
* docker run -p HOST:CONTAINER IMAGE — проброс портов.
* docker run -v HOST:CONTAINER IMAGE — подключение тома.
* docker stats — статистика ресурсов контейнера.
* docker top CONTAINER — процессы в контейнере.
* docker inspect CONTAINER/IMAGE — детальная инфа.
* docker cp CONTAINER:PATH DEST — копирование файлов между хостом и контейнером.
🖱
### 🔹 Docker Compose
* docker-compose up — поднять сервисы.
* docker-compose down — остановить и удалить.
* docker-compose ps — список контейнеров.
* docker-compose logs — логи сервисов.
🖱
### 🔹 Система
* docker system df — использование диска.
* docker system prune — очистка остановленных контейнеров, сетей и «висящих» образов.
* docker system prune -a — полная очистка всего неиспользуемого.
🖱
### 🔹 Средний уровень
* docker history IMAGE — история образа.
* docker exec -u USER CONTAINER CMD — запуск от имени пользователя.
* docker run -e KEY=VALUE IMAGE — переменные окружения.
* docker run --rm IMAGE — удалить контейнер после выхода.
* docker build --build-arg KEY=VALUE ... — аргументы сборки.
* docker volume create / inspect — работа с томами.
* docker network create / inspect — создание и проверка сети.
* docker save -o FILE IMAGE — сохранить образ в файл.
* docker load -i FILE — загрузить образ из файла.
* docker export CONTAINER > FILE — экспорт файловой системы.
* docker import FILE — импортировать как образ.
🖱
### 🔹 Продвинутые команды
* docker swarm init/join/leave — работа со Swarm.
* docker service create/scale/logs — управление сервисами.
* docker stack deploy/ls/rm — управление стэками.
* docker secret create/ls — секреты.
* docker plugin install/ls/enable/disable — плагины.
* docker buildx — мультиплатформенные образы.
* docker manifest — многоархитектурные образы.
* docker diff CONTAINER — изменения в файловой системе контейнера.
* docker logs -f CONTAINER — логи в реальном времени.
🖱
⬇️ Сохрани себе — топовый набор команд, который закрывает 90% задач в Docker.
#doc #docker #cheatsheet
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
