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 10 329 підписників, посідаючи 11 798 місце в категорії Технології та додатки та 62 851 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 329 підписників.
За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -131, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.84%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.73% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 327 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 592 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 29 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.
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
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
