[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 63 480 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 63 480 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -279, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.20%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.73% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 017 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 907 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 64.
- 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 29 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.
# Install the package
pip install wifi-densepose
# Copy example configuration
cp example.env .env
# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env
Запуск системы:
from wifi_densepose import WiFiDensePose
# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()
# Start pose estimation
system.start()
# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")
# Stop the system
system.stop()
Просмотр в реальном времени:
import asyncio
import websockets
import json
async def stream_poses():
uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
async with websockets.connect(uri) as websocket:
while True:
data = await websocket.recv()
poses = json.loads(data)
print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")
# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())
🔗 Туча полезных команд
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install yt-dlp
😰 Скрипт:
from yt_dlp import YoutubeDL
def download_audio(url: str) -> None:
opts = {
"format": "bestaudio/best",
"outtmpl": "%(title)s.%(ext)s",
"quiet": True,
}
with YoutubeDL(opts) as ydl:
ydl.download([url])
if __name__ == "__main__":
download_audio("https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")
⬇️ Сохраняем, пригодится!
#tipsandtricks #doc #python #soft# 1. Create conda environment
conda create -n HunyuanVideo-Avatar python==3.10.9
# 2. Activate the environment
conda activate HunyuanVideo-Avatar
# 3. Install PyTorch and other dependencies using conda
# For CUDA 11.8
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# For CUDA 12.4
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
# 4. Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt
# 5. Install flash attention v2 for acceleration (requires CUDA 11.8 or above)
python -m pip install ninja
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3
♎️ GitHub/Инструкция
⚡️ Отлично подойдет для видеоконтента, виртуальных ведущих, аватаров, презентаций и ИИ-персонажей нового поколения.
#python #soft #githubMaltrail — инструмент, который превращает ваш ПК в крепость и режет вирусы, майнеры и подозрительный трафик на подлёте.
Это не антивирус, а сетевой страж, который видит больше.
Что делает:
💬 Анализирует входящий и исходящий трафик в реальном времени.
💬 Детектит вредоносные домены, URL и IP.
💬 Палит подозрительные HTTP User-Agent строки.
💬 Выявляет актуальные инструменты атак, а не устаревшие сигнатуры.
💬 Косит майнеры, бэкдоры и сетевой мусор до заражения системы.
💬 Ставится в один клик, без боли и сложного деплоя.
🔐 Без лишнего софта. С нормальным уровнем сетевой безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github