[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 63 875 suscriptores, ocupando la posición 1 991 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 309 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 63 875 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -80, y en las últimas 24 horas de -19, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 14.92%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.71% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 9 527 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 926 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 57.
- 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 30 agosto, 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.
pip install retina-face
Примеры использования:
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")
print(resp)
{
"face_1": {
"score": 0.9993440508842468,
"facial_area": [155, 81, 434, 443],
"landmarks": {
"right_eye": [257.82974, 209.64787],
"left_eye": [374.93427, 251.78687],
"nose": [303.4773, 299.91144],
"mouth_right": [228.37329, 338.73193],
"mouth_left": [320.21982, 374.58798]
}
}
}
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubgit clone https://github.com/DrewThomasson/ebook2audiobook.git
cd ebook2audiobook
pip install -r requirements.txt
Запуск:
python app.py
⚙️ GitHub/Инструкция
Сохраняй, пока бесплатно 👍
#python #soft #githubAnalyze 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
