[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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram [PYTHON:TODAY]
El canal [PYTHON:TODAY] (@python2day) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 64 162 suscriptores, ocupando la posición 2 037 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 502 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 64 162 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 194, y en las últimas 24 horas de -35, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.30%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 8.87% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 10 455 visualizaciones. En el primer día suele acumular 5 692 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 72.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, soft, install, pip, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 04 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
# git clone this repository
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
# create new anaconda env
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer
# install python dependencies
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install -c conda-forge dlib (only for face detection or cropping with dlib)
💬 Дополнительно умеет улучшать не только лицо, но и фон изображения с помощью модели Real-ESRGAN.
💬 Идеально для семейных архивов, старых фотографий и любых снимков, которые жалко потерять.
♎️ GitHub/Инструкция по использованию
#python #soft #githubgit clone https://github.com/ysharma3501/LuxTTS.git
cd LuxTTS
pip install -r requirements.txt
Загрузка модели:
from zipvoice.luxvoice import LuxTTS
# load model on GPU
lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='cuda')
# load model on CPU
# lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='cpu', threads=2)
# load model on MPS for macs
# lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='mps')
▶️ Простой пример:
import soundfile as sf
from IPython.display import Audio
text = "Hey, what's up? I'm feeling really great if you ask me honestly!"
## change this to your reference file path, can be wav/mp3
prompt_audio = 'audio_file.wav'
## encode audio(takes 10s to init because of librosa first time)
encoded_prompt = lux_tts.encode_prompt(prompt_audio, rms=0.01)
## generate speech
final_wav = lux_tts.generate_speech(text, encoded_prompt, num_steps=4)
## save audio
final_wav = final_wav.numpy().squeeze()
sf.write('output.wav', final_wav, 48000)
## display speech
if display is not None:
display(Audio(final_wav, rate=48000))
😨 Дипфейки голоса может создать каждый.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
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