[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 63 875 подписчиков, занимая 1 991 место в категории Технологии и приложения и 9 309 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 875 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -80, а за последние 24 часа — -19, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 527 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 926 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 57.
- 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 30 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 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
