[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 63 479 підписників, посідаючи 2 049 місце в категорії Технології та додатки та 9 415 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 63 479 підписників.
За останніми даними від 28 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -279, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.20%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.73% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 9 017 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 907 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 64.
- 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 29 жовтня, 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.
# 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