[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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali [PYTHON:TODAY] analitikasi
[PYTHON:TODAY] (@python2day) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 63 679 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 003-o'rinni va Rossiya mintaqasida 9 307-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 63 679 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -168 ga, so‘nggi 24 soatda esa -20 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 14.66% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.44% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 9 334 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 739 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 72 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, soft, install, pip, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 06 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
/executivesummary — главные мысли и выводы
/fullsummary — подробный разбор по разделам
/quicksummary — выжимка в нескольких пунктах
/chapterbychapter — пересказ по главам
/studynotes — полноценный конспект
/explainsimply — объяснить простыми словами
/glossary — собрать словарь терминов
/questionsanswered — превратить материал в Q&A
🗂 Увидеть структуру
/visualsummary — визуальная схема содержания
/mindmap — карта мыслей
/conceptmap — связи между понятиями
/infographic — инфографика
/sketchnote — визуальный конспект
/timeline — хронология
/flowchart — схема процесса
/comicstrip — объяснение в формате комикса
💬 Запомнить
/flashcards — карточки для повторения
/quiz — тест по материалу
/activerecall — вопросы для активного вспоминания
/spacedrepetition — план интервальных повторений
/fillintheblanks — задания с пропусками
/mockexam — пробный экзамен
/studysheet — шпаргалка на одну страницу
🔍 Копнуть глубже
/argumentmap — карта аргументов
/evidence — собрать доказательства автора
/counterpoints — найти контраргументы
/critique — разобрать слабые места
/biases — найти возможную предвзятость
/mythsvsfacts — отделить утверждения от фактов
/compareideas — сравнить несколько источников
/deepquestions — подготовить вопросы для глубокого анализа
🚀 Превратить прочитанное в действия
/actionplan — пошаговый план
/fullstudy — полный цикл изучения
/practicalinsights — практические выводы
/checklist — готовый чек-лист
/7daychallenge — программа на неделю
/businessapplication — применение идей в бизнесе
/feynmanmethod — проверить понимание методом Фейнмана
/lessonplan — превратить материал в план занятия
200-страничный PDF можно превратить в конспект, тест, карту мыслей, шпаргалку, план действий или даже комикс — в зависимости от того, зачем вы его открыли.
Это не встроенные магические /команды ChatGPT, а короткие промпты-шаблоны. Их можно использовать как удобную шпаргалку и дополнять своими требованиями.
👍 Сохраняем
#нейросеть #промт
git clone git@github.com:facebookresearch/vggt.git
cd vggt
pip install -r requirements.txt
▶️ Пример запуска:
import torch
from vggt.models.vggt import VGGT
from vggt.utils.load_fn import load_and_preprocess_images
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# bfloat16 поддерживается на Ampere GPU
# с Compute Capability 8.0+
dtype = (
torch.bfloat16
if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8
else torch.float16
)
# Загружаем модель.
# При первом запуске веса автоматически
# скачаются с Hugging Face.
model = VGGT.from_pretrained(
"facebook/VGGT-1B"
).to(device)
# Указываем собственные фотографии
image_names = [
"path/to/imageA.png",
"path/to/imageB.png",
"path/to/imageC.png",
]
images = load_and_preprocess_images(
image_names
).to(device)
with torch.no_grad():
with torch.cuda.amp.autocast(dtype=dtype):
# Получаем камеры, depth maps,
# point maps и другие предсказания
predictions = model(images)
👨💻 Хотим не возиться с кодом?
Ставим зависимости для готового интерфейса:
pip install -r requirements_demo.txt
И запускаем Gradio:
python demo_gradio.py
Открывается веб-интерфейс, куда можно загружать изображения или видео, запускать реконструкцию и интерактивно рассматривать полученную 3D-сцену прямо в браузере.
Есть и отдельный 3D-viewer:
python demo_viser.py \
--image_folder path/to/your/images/folder
А если нужен результат для дальнейшей работы в 3D, VGGT умеет экспортировать реконструкцию непосредственно в COLMAP:
python demo_colmap.py \
--scene_dir=/YOUR/SCENE_DIR/
После обработки получаем параметры камер и 3D-точки в каталоге sparse, которые можно использовать дальше в соответствующих 3D-пайплайнах.
Очень мощная штука для Computer Vision, 3D, робототехники, AR/VR и Gaussian Splatting.
♎️ Пробуем
#python #soft #github
git clone https://github.com/itsOwen/CyberScraper-2077.git
cd CyberScraper-2077
virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
playwright install
Добавляем API-ключи:
export OPENAI_API_KEY="ваш-ключ"
export GOOGLE_API_KEY="ваш-ключ"
▶️ Запускаем CyberScraper:
streamlit run main.py
После запуска открываем:
http://localhost:8501
Также проект поддерживает Ollama с локальными моделями и запуск через Docker.
По сути, задаёте, что именно хотите получить с сайта, запускаете сбор — а на выходе получаете уже подготовленные данные вместо необходимости вручную разбирать гору страниц.
💻 Отличная находка для тех, кто работает с Python, автоматизацией, сбором больших объёмов информации и AI-агентами.
♎️ GitHub/Инструкция
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #github #soft/glowup — улучшить снимок и сделать образ эффектнее.
🔣 /faceclean — убрать прыщи, мелкие морщины и другие несовершенства кожи.
🔣 /addmakeup — добавить макияж и преобразить образ.
🔣 /outfitideas — подобрать идеи одежды и новых образов.
🔣 /makeupideas — придумать варианты макияжа под вашу внешность.
Сохраняем, пригодится!
#промт #нейросеть