Бэкап
Исходные коды проектов, инструменты OSINT и готовые алгоритмы с GitHub. Сотрудничество: @workhouse_price #1CWQG Купить рекламу: https://telega.in/c/becaps РКН: https://clck.ru/3FtTHF
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Бэкап
Channel Бэкап (@becaps) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 334 subscribers, ranking 11 793 in the Technologies & Applications category and 62 853 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 334 subscribers.
According to the latest data from 27 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -133 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.72%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.77% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 315 views. Within the first day, a publication typically gains 596 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as max.ru/becaps, c++, linux, html, javascript.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Исходные коды проектов, инструменты OSINT и готовые алгоритмы с GitHub.
Сотрудничество: @workhouse_price
#1CWQG
Купить рекламу: https://telega.in/c/becaps
РКН: https://clck.ru/3FtTHF”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 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.
Некоторые возможности Bitwarden: — Сквозное шифрование данных с использованием AES-256 и PBKDF2 SHA-256 — Архитектура нулевого знания — Расширенная многофакторная аутентификация — Генератор паролей — Автозаполнение данных — Импорт паролей из других парольных менеджеров — Функция «Send» для безопасной передачи зашифрованных текстовых сообщений и файловЯзыки: C# (81.5%), TSQL (11.5%), Handlebars (5.5%), ... ⭐️ Star 18.2k https://github.com/bitwarden/server ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Основные функции: 1. Сканирование уязвимостей в LLM-системах 2. Тестирование на проникновение 3. Анализ безопасности диалоговых систем 4. Выявление угроз и предоставлениерекомендаций по их устранениюЯзыки: HTML (47.1%), Python (42.9%), TypeScript (9.9%), ... ⭐️ Star 7.2k https://github.com/NVIDIA/garak ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Ключевые моменты: 1. Экзистенциальные и философские дилеммы 2. Космологические и научные загадки 3. Будущее человечества и технологии 4. Этика и мораль в эпоху алгоритмов 5. Природа самого ИИСсылка на книгу – Max ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Некоторые функции JAX: 1. Автоматическое дифференцирование — позволяет получить производную любой функции, написанной на Python 2. JIT-компиляция — функция jax.jit() берёт Python-код, анализирует его и компилирует в специализированный машинный код для GPU или TPU 3. Автоматическая векторизация — автоматически превращает функцию для одного элемента в функцию для целого массива, при этом оптимизирует вычисления на уровне ядер процессора 4. Параллелизм на нескольких устройствах — позволяет параллельное выполнение функций на нескольких устройствах, в основном для параллелизма данныхЯзыки: Python (86.5%), C++ (10.5%), Starlark (2.1%), ... ⭐️ Star 35k https://github.com/jax-ml/jax ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
В ней рассматриваются следующие ключевые темы: — Основы нейронных сетей и сверточных архитектур: от простых слоев до современных моделей — Классификация изображений, детекция объектов и сегментация — Методы увеличения данных, регуляризации и трансферного обучения для эффективного обучения на небольших наборах данных — Генеративные модели: автокодировщики, вариационные автокодировщики и генеративно-состязательные сети для синтеза и улучшения изображений — Практические аспекты реализации: работа с популярными фреймворками, оптимизация моделей и развертывание на мобильных устройствах — Примеры реальных проектов: распознавание лиц, анализ медицинских снимков, обработка видео и т.дСсылка на книгу – Max ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
