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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Бэкап analitikasi
Бэкап (@becaps) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 329 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 11 798-o'rinni va Rossiya mintaqasida 62 851-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 329 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -131 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.84% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.73% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 327 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 592 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent max.ru/becaps, c++, linux, html, javascript kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 29 Iyun, 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.
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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
