[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 63 893 подписчиков, занимая 1 990 место в категории Технологии и приложения и 9 313 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 893 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -127, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.44%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.33% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 225 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 678 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 61.
- 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 27 августа, 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.
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