Бэкап
Исходные коды проектов, инструменты OSINT и готовые алгоритмы с GitHub. Сотрудничество: @workhouse_price #1CWQG Купить рекламу: https://telega.in/c/becaps РКН: https://clck.ru/3FtTHF
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Бэкап
Канал Бэкап (@becaps) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 334 подписчиков, занимая 11 798 место в категории Технологии и приложения и 62 851 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 334 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -131, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.73% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 327 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 592 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как max.ru/becaps, c++, linux, html, javascript.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Исходные коды проектов, инструменты OSINT и готовые алгоритмы с GitHub.
Сотрудничество: @workhouse_price
#1CWQG
Купить рекламу: https://telega.in/c/becaps
РКН: https://clck.ru/3FtTHF”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 июня, 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.
Он предоставляет готовые настройки и инструменты для быстрого запуска приложений— Он построен на основе популярного фреймворка Spring, особенно подходящего для создания веб-приложений и RESTful-сервисов Языки: Java (99.3%), Kotlin (0.2%), HTML (0.2%), ... ⭐️ Star 77.8k https://github.com/spring-projects/spring-boot ⚡️ @becaps
Некоторые возможности FFmpeg: — Конвертация файлов — Изменение разрешения и кадрирование — Обрезка и склейка файлов — Замена, добавление, извлечение аудиодорожек и субтитров — Наложение водяного знака — Кодирование или стриминг потокового видео — Запись экрана компьютера, захват видео с веб-камер и аудио с микрофонов — Работа с метаданными: чтение, запись и изменение информации, связанной с мультимедийными файлами, например, названий, описаний и информации о авторских правахЯзыки: C (90.2%), Makefile (1.3%), C++ (0.2%), ... ⭐️ Star 51.2k https://github.com/FFmpeg/FFmpeg ⚡️ @becaps
Также можно добавить поддержку дополнительных языков и фреймворков через расширенияЯзыки: TypeScript (95.5%), CSS (1.4%), JavaScript (1.1%), ... ⭐️ Star 174k https://github.com/microsoft/vscode ⚡️ @becaps
— Это проект фонда Apache Software Foundation, свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов
Языки: Java (93.2%), C++ (2.8%), C (1.7%), ...
⭐️ Star 15.2k
https://github.com/apache/hadoop
⚡️ @becapsПримеры использования — Распознование изображений: Keras позволяет создавать модели для определения объектов, распознавания лиц и сегментации изображений — Обработка естественного языка: Библиотека предоставляет слои для построения рекуррентных нейронных сетей (RNNs) и моделей на основе трансформаторов, что используется для машинного перевода, классификации текста и анализа тональности — Создание генеративных моделей: Keras поддерживает реализацию моделей, таких как Generative Adversarial Networksи Variational Autoencoders, для задач синтеза изображений, увеличения данных и обучения представлениямБиблиотека содержит реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы Языки: Python (100.0%). ⭐️ Star 63.2k https://github.com/keras-team/keras ⚡️ @becaps
Целью является упростить процесс разработки, предоставить готовые компоненты и стили, чтобы создавать интерфейсы, соответствующие принципам Material DesignЯзыки: JavaScript (71.9%), CSS (24.1%), HTML (4.0%). ⭐️ Star 38.9k https://github.com/Dogfalo/materialize ⚡️ @becaps
– инструмент для анализа и визуализации привилегий и связей в Active Directory, который позволяет строить графы, отображающие отношения между объектами
С его помощью можно выявлять скрытые уязвимости и сложные цепочки атакОсновная функция BloodHound – это построение графов на основе данных об объектах и их отношениях в Active Directory, инструмент автоматически собирает информацию о правах доступа, членства в группах, делегировании привилегий и других аспектах Языки: PowerShell (61.9%), JavaScript (36.8%), CSS (1.2%), ... ⭐️ Star 10.2k https://github.com/SpecterOps/BloodHound-Legacy ⚡️ @becaps
Особенности Evilginx2: — Работает как обратный прокси между пользователем и целевым сайтом — Перехватывает сессионные cookies в реальном времени. — Позволяет атаковать любые сайты с авторизацией — Поддерживает создание «ловушек» для различных сервисов — от Google до FacebookОн перехватывает не только логины и пароли, но и токены аутентификации, проходя даже двухфакторную защиту Языки: Go (98.4%), HTML (1.4%), Other (0.2%). ⭐️ Star 13.3k https://github.com/kgretzky/evilginx2 ⚡️ @becaps
Он содержит всю необходимую поддержку и руководство, необходимые для создания таких проектовЯзыки: Markdown (100.0%). ⭐️ Star 396k https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x ⚡️ @becaps
Настройки HA сохраняются в текстовых файлах формата YAML, что позволяет опытным пользователям глубже кастомизировать системуЯзыки: HTML (63.5%), SCSS (15.2%), CSS (14.1%), ... ⭐️ Star 6.7k https://github.com/home-assistant/home-assistant.io ⚡️ @becaps
Kubernetes реализует архитектуру «ведущий – ведомый»: выделяется подсистема управления кластером, а часть компонентов управляет индивидуальными узламиЯзыки: Go (97.2%), Shell (2.4%), PowerShell (0.2%), ... ⭐️ Star 116k https://github.com/kubernetes/kubernetes?ysclid=mcok8m8ru4629896094 ⚡️ @becaps
Библиотеку можно использовать для обучения моделей на смартфонах и умных устройствах и создания корпоративных нейросетейЯзыки: C++ (55.9%), Python (25.6%), MLIR (6.2%), ... ⭐️ Star 191k https://github.com/tensorflow/tensorflow?ysclid=mcn2oqlg93891613111 ⚡️ @becaps
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
