[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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 64 162 підписників, посідаючи 2 037 місце в категорії Технології та додатки та 9 502 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 64 162 підписників.
За останніми даними від 03 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 194, а за останні 24 години на -35, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 16.30%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 8.87% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 455 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 5 692 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 72.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, soft, install, pip, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
# 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 #githubgit clone https://github.com/ysharma3501/LuxTTS.git
cd LuxTTS
pip install -r requirements.txt
Загрузка модели:
from zipvoice.luxvoice import LuxTTS
# load model on GPU
lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='cuda')
# load model on CPU
# lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='cpu', threads=2)
# load model on MPS for macs
# lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='mps')
▶️ Простой пример:
import soundfile as sf
from IPython.display import Audio
text = "Hey, what's up? I'm feeling really great if you ask me honestly!"
## change this to your reference file path, can be wav/mp3
prompt_audio = 'audio_file.wav'
## encode audio(takes 10s to init because of librosa first time)
encoded_prompt = lux_tts.encode_prompt(prompt_audio, rms=0.01)
## generate speech
final_wav = lux_tts.generate_speech(text, encoded_prompt, num_steps=4)
## save audio
final_wav = final_wav.numpy().squeeze()
sf.write('output.wav', final_wav, 48000)
## display speech
if display is not None:
display(Audio(final_wav, rate=48000))
😨 Дипфейки голоса может создать каждый.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
