[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 63 387 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 044-o'rinni va Rossiya mintaqasida 9 381-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 63 387 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -299 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 13.49% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 8 552 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 720 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 52 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 05 Noyabr, 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.
$ ollama pull llama3:8b
➡️ Открываем настройки CodeGPT и выбираем LLaMa 3 в списке “Select a model”.
👍
#soft #doc$ git clone https://github.com/ohyicong/Google-Image-Scraper
$ cd Google-Image-Scraper
$ pip install -r requirements.txt
Запуск:
$ python main.py
Возможные параметры для main.py:
search_keys = Строки, по которым будет осуществляться поиск;
number of images = Желаемое количество изображений;
headless = поведение графического интерфейса Chrome. Если True, графического интерфейса не будет;
min_solve = Минимальное желаемое разрешение изображения;
max_solve = Максимальное желаемое разрешение изображения;
max_missed = Максимальное количество неудачных попыток захвата изображения до завершения работы программы. Увеличьте это число, чтобы гарантировать, что большие запросы не завершатся;
number_of_workers = Количество созданных секционных рабочих мест. Ограничено одним работником на каждый поисковый запрос и ветку.
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubВ этой статье, хотелось бы рассмотреть создание системы для классификации по семи базовым эмоциям и заключение эмоционального состояния человека с видеоматериала. Для реализации такой системы было решено создать сверточную нейронную сеть с помощью библиотеке pytorch для задачи классификации и использования данной модели для анализа видео, и составление эмоционального состояния используя библиотеку OpenCV и чат-бота с генеративным искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI – ChatGPT 4.#article #python
Если программирование - это волшебство, то веб-скрейпинг, несомненно, является одной из форм волшебства. Написав простую автоматизированную программу, вы можете запрашивать веб-серверы, запрашивать данные и анализировать их для извлечения нужной вам информации. Это полностью обновленное третье издание не только знакомит вас с веб-очисткой, но и служит исчерпывающим руководством по очистке практически всех типов данных из современного Интернета. Часть I посвящена механике веб-скрейпинга: использованию Python для запроса информации с веб-сервера, базовой обработке ответа сервера и автоматическому взаимодействию с сайтами. Часть II посвящена различным более специфическим инструментам и приложениям, которые подходят для любого сценария веб-скрейпинга, с которым вы, вероятно, столкнетесь. ➡️ Разбирайте сложные HTML-страницы; ➡️ Разрабатывайте сканеры с помощью платформы Scrapy framework; ➡️ Изучайте методы хранения данных, которые вы обрабатываете; ➡️ Считывайте и извлекайте данные из документов; ➡️ Очищайте и нормализуйте плохо отформатированные данные; ➡️ Читайте и записывайте на естественных языках; ➡️ Просматривайте формы и логины; ➡️ Очищайте JavaScript и просматривайте API-интерфейсы; ➡️ Используйте и записывайте программное обеспечение для преобразования изображений в текст; ➡️ Избегайте ловушек для очистки и бот-блокировщиков; ➡️ Используйте скрейперы для тестирования вашего веб-сайта.Год: 2024 #books #python
Пополняемый автором цикл статей по изучению веб-фреймворка Flask на русском.#doc #article #python
✍️Мега-Учебник Flask
Пополняемый автором цикл статей по изучению веб-фреймворка Flask на русском.#doc #article #python
