[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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 63 483 подписчиков, занимая 2 048 место в категории Технологии и приложения и 9 410 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 483 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -259, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.80% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 155 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 951 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 68.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
git clone https://github.com/s0md3v/roop.git
cd roop
2. Установка зависимостей:
pip install -r requirements.txt
3. Запуск программы с указанием исходного изображения и целевого видео:
python run.py --source path/to/source/image.jpg --target path/to/target/video.mp4
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #github #softИнженеры Яндекс 360 каждый день строят высоконагруженные отказоустойчивые и масштабируемые системы, которые выдерживают больше 1 000 000 RPS: Диск, Телемост, Почту и другие цифровые сервисы.16 мая они собирают единомышленников — опытных специалистов, для которых работа с высокими нагрузками давно стала повседневной практикой. Будет живая среда для обмена опытом — с обсуждениями, спорами, настолками и разговорами о рабочих задачах. Главный упор — на практику. Спикеры разберут реальные рабочие кейсы. Параллельно будут работать зоны открытого общения — можно в любой момент присоединиться к дискуссиям и провести время с пользой. 🚀 Подробнее о программе — в карточках и на сайте мероприятия
pip install -U geodeep
▶️ Простой пример использования:
from geodeep import detect
bboxes, scores, classes = detect('orthophoto.tif', 'cars')
print(bboxes) # <-- [[x_min, y_min, x_max, y_max], [...]]
print(scores) # <-- [score, ...]
print(classes) # <-- [(id: int, label: str), ...]
geojson = detect('orthophoto.tif', 'cars', output_type="geojson")
💡 Кому пригодится?
🟢 Исследователям и геоинженерам;
🟢 Разработчикам в сфере картографии;
🟢 Любителям анализа геоданных.
🔗 Открытый код, поддержка AI и глубокий анализ геопространственной информации!
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github #osint# 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 #github