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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Бэкап
El canal Бэкап (@becaps) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 334 suscriptores, ocupando la posición 11 798 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 62 851 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 334 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -131, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.84%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 327 visualizaciones. En el primer día suele acumular 592 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como max.ru/becaps, c++, linux, html, javascript.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 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.
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
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
