[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 63 893 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 1 990-o'rinni va Rossiya mintaqasida 9 313-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 63 893 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -127 ga, so‘nggi 24 soatda esa -11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 14.44% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.33% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 9 225 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 678 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 61 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 27 Avgust, 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.
pip install -U geodeep
▶️ Простой пример использования:
from geodeep import detect
bboxes, scores, classes = detect('orthophoto.tif', 'cars')
print(bboxes) # <-- [[x_min, y_min, x_max, y_max], [...]]
print(scores) # <-- [score, ...]
print(classes) # <-- [(id: int, label: str), ...]
geojson = detect('orthophoto.tif', 'cars', output_type="geojson")
💡 Кому пригодится?
🟢 Исследователям и геоинженерам;
🟢 Разработчикам в сфере картографии;
🟢 Любителям анализа геоданных.
🔗 Открытый код, поддержка AI и глубокий анализ геопространственной информации!
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github #osint# 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 #github