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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Бэкап
Канал Бэкап (@becaps) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 334 підписників, посідаючи 11 793 місце в категорії Технології та додатки та 62 853 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 334 підписників.
За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -133, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.72%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.77% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 315 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 596 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як max.ru/becaps, c++, linux, html, javascript.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 28 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.
Некоторые возможности Bitwarden: — Сквозное шифрование данных с использованием AES-256 и PBKDF2 SHA-256 — Архитектура нулевого знания — Расширенная многофакторная аутентификация — Генератор паролей — Автозаполнение данных — Импорт паролей из других парольных менеджеров — Функция «Send» для безопасной передачи зашифрованных текстовых сообщений и файловЯзыки: C# (81.5%), TSQL (11.5%), Handlebars (5.5%), ... ⭐️ Star 18.2k https://github.com/bitwarden/server ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Основные функции: 1. Сканирование уязвимостей в LLM-системах 2. Тестирование на проникновение 3. Анализ безопасности диалоговых систем 4. Выявление угроз и предоставлениерекомендаций по их устранениюЯзыки: HTML (47.1%), Python (42.9%), TypeScript (9.9%), ... ⭐️ Star 7.2k https://github.com/NVIDIA/garak ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Ключевые моменты: 1. Экзистенциальные и философские дилеммы 2. Космологические и научные загадки 3. Будущее человечества и технологии 4. Этика и мораль в эпоху алгоритмов 5. Природа самого ИИСсылка на книгу – Max ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Некоторые функции JAX: 1. Автоматическое дифференцирование — позволяет получить производную любой функции, написанной на Python 2. JIT-компиляция — функция jax.jit() берёт Python-код, анализирует его и компилирует в специализированный машинный код для GPU или TPU 3. Автоматическая векторизация — автоматически превращает функцию для одного элемента в функцию для целого массива, при этом оптимизирует вычисления на уровне ядер процессора 4. Параллелизм на нескольких устройствах — позволяет параллельное выполнение функций на нескольких устройствах, в основном для параллелизма данныхЯзыки: Python (86.5%), C++ (10.5%), Starlark (2.1%), ... ⭐️ Star 35k https://github.com/jax-ml/jax ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
В ней рассматриваются следующие ключевые темы: — Основы нейронных сетей и сверточных архитектур: от простых слоев до современных моделей — Классификация изображений, детекция объектов и сегментация — Методы увеличения данных, регуляризации и трансферного обучения для эффективного обучения на небольших наборах данных — Генеративные модели: автокодировщики, вариационные автокодировщики и генеративно-состязательные сети для синтеза и улучшения изображений — Практические аспекты реализации: работа с популярными фреймворками, оптимизация моделей и развертывание на мобильных устройствах — Примеры реальных проектов: распознавание лиц, анализ медицинских снимков, обработка видео и т.дСсылка на книгу – Max ⚡️ @becaps // max.ru/becaps
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
