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 11 798 in the Technologies & Applications category and 62 851 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 28 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -131 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 12.84%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.73% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 327 views. Within the first day, a publication typically gains 592 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 29 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.
Он предоставляет готовые настройки и инструменты для быстрого запуска приложений— Он построен на основе популярного фреймворка Spring, особенно подходящего для создания веб-приложений и RESTful-сервисов Языки: Java (99.3%), Kotlin (0.2%), HTML (0.2%), ... ⭐️ Star 77.8k https://github.com/spring-projects/spring-boot ⚡️ @becaps
Некоторые возможности FFmpeg: — Конвертация файлов — Изменение разрешения и кадрирование — Обрезка и склейка файлов — Замена, добавление, извлечение аудиодорожек и субтитров — Наложение водяного знака — Кодирование или стриминг потокового видео — Запись экрана компьютера, захват видео с веб-камер и аудио с микрофонов — Работа с метаданными: чтение, запись и изменение информации, связанной с мультимедийными файлами, например, названий, описаний и информации о авторских правахЯзыки: C (90.2%), Makefile (1.3%), C++ (0.2%), ... ⭐️ Star 51.2k https://github.com/FFmpeg/FFmpeg ⚡️ @becaps
Также можно добавить поддержку дополнительных языков и фреймворков через расширенияЯзыки: TypeScript (95.5%), CSS (1.4%), JavaScript (1.1%), ... ⭐️ Star 174k https://github.com/microsoft/vscode ⚡️ @becaps
— Это проект фонда Apache Software Foundation, свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов
Языки: Java (93.2%), C++ (2.8%), C (1.7%), ...
⭐️ Star 15.2k
https://github.com/apache/hadoop
⚡️ @becapsПримеры использования — Распознование изображений: Keras позволяет создавать модели для определения объектов, распознавания лиц и сегментации изображений — Обработка естественного языка: Библиотека предоставляет слои для построения рекуррентных нейронных сетей (RNNs) и моделей на основе трансформаторов, что используется для машинного перевода, классификации текста и анализа тональности — Создание генеративных моделей: Keras поддерживает реализацию моделей, таких как Generative Adversarial Networksи Variational Autoencoders, для задач синтеза изображений, увеличения данных и обучения представлениямБиблиотека содержит реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы Языки: Python (100.0%). ⭐️ Star 63.2k https://github.com/keras-team/keras ⚡️ @becaps
Целью является упростить процесс разработки, предоставить готовые компоненты и стили, чтобы создавать интерфейсы, соответствующие принципам Material DesignЯзыки: JavaScript (71.9%), CSS (24.1%), HTML (4.0%). ⭐️ Star 38.9k https://github.com/Dogfalo/materialize ⚡️ @becaps
– инструмент для анализа и визуализации привилегий и связей в Active Directory, который позволяет строить графы, отображающие отношения между объектами
С его помощью можно выявлять скрытые уязвимости и сложные цепочки атакОсновная функция BloodHound – это построение графов на основе данных об объектах и их отношениях в Active Directory, инструмент автоматически собирает информацию о правах доступа, членства в группах, делегировании привилегий и других аспектах Языки: PowerShell (61.9%), JavaScript (36.8%), CSS (1.2%), ... ⭐️ Star 10.2k https://github.com/SpecterOps/BloodHound-Legacy ⚡️ @becaps
Особенности Evilginx2: — Работает как обратный прокси между пользователем и целевым сайтом — Перехватывает сессионные cookies в реальном времени. — Позволяет атаковать любые сайты с авторизацией — Поддерживает создание «ловушек» для различных сервисов — от Google до FacebookОн перехватывает не только логины и пароли, но и токены аутентификации, проходя даже двухфакторную защиту Языки: Go (98.4%), HTML (1.4%), Other (0.2%). ⭐️ Star 13.3k https://github.com/kgretzky/evilginx2 ⚡️ @becaps
Он содержит всю необходимую поддержку и руководство, необходимые для создания таких проектовЯзыки: Markdown (100.0%). ⭐️ Star 396k https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x ⚡️ @becaps
Настройки HA сохраняются в текстовых файлах формата YAML, что позволяет опытным пользователям глубже кастомизировать системуЯзыки: HTML (63.5%), SCSS (15.2%), CSS (14.1%), ... ⭐️ Star 6.7k https://github.com/home-assistant/home-assistant.io ⚡️ @becaps
Kubernetes реализует архитектуру «ведущий – ведомый»: выделяется подсистема управления кластером, а часть компонентов управляет индивидуальными узламиЯзыки: Go (97.2%), Shell (2.4%), PowerShell (0.2%), ... ⭐️ Star 116k https://github.com/kubernetes/kubernetes?ysclid=mcok8m8ru4629896094 ⚡️ @becaps
Библиотеку можно использовать для обучения моделей на смартфонах и умных устройствах и создания корпоративных нейросетейЯзыки: C++ (55.9%), Python (25.6%), MLIR (6.2%), ... ⭐️ Star 191k https://github.com/tensorflow/tensorflow?ysclid=mcn2oqlg93891613111 ⚡️ @becaps
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
