PYTHON:TODAY - скрипты

🎮 Чувак бросил университет ради World of Warcraft — и к 27 годам стал миллионером. Всё началось ещё в подростковом возрасте. В 17 лет начал зарабатывать в World of Warcraft на прокачке персонажей и продаже внутриигровых услуг. Всего за пару ночей получая столько же, сколько зарабатывал за месяц на обычной подработке. После этого идея строить карьеру в традиционном формате стала казаться ему всё менее привлекательной. 🙏 Чел даже ушёл из университета, чем серьёзно разозлил отца. Семья считала, что он губит своё будущее, однако парень был уверен, что рынок игровых услуг будет только расти. Ставка сыграла. Вместе с партнёрами они запустил площадку, где игроки могут заказывать прокачку, обучение и другие игровые сервисы. Со временем проект превратился из небольшой идеи для геймеров в международный бизнес. 📈 К 27 годам пацаны стали миллионерами, история настолько привлекла внимание, что о ней написал Business Insider. Мам, ещё один рейд — это инвестиция в будущее 😎

⚡️ Раскрашиваем старые чёрно-белые видео и «оживляем» лица БЕСПЛАТНО SVFR — полноценный фреймворк для восстановления лиц на видео. Умеет: 💬 BFR — улучшать размытые лица. 💬 Colorization — раскрашивать ч/б ролики. 💬 Inpainting — дорисовывать повреждённые участки. 💬 и комбинировать всё это в одном проходе. По сути, модель берёт старые или убитые видео и делает их «как будто снято вчера». Причём бесплатно и с открытым кодом. ⚙️ Установка локально: 1. Создаём окружение conda create -n svfr python=3.9 -y conda activate svfr 2. Ставим PyTorch (под свою CUDA) pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 3. Устанавливаем зависимости pip install -r requirements.txt 4. Скачиваем модели conda install git-lfs git lfs install git clone Ссылка скрыта models/stable-video-diffusion-img2vid-xt 5. Запуск обработки видео python infer.py \ --config config/infer.yaml \ --task_ids 0 \ --input_path input.mp4 \ --output_dir results/ \ --crop_face_region Где task_ids: * 0 — улучшение лица * 1 — раскраска * 2 — дорисовка повреждений Идеальный инструмент, если: 🟢реставрируешь архивные видео; 🟢делаешь исторический контент; 🟢работаешь с нейросетями и видео-эффектами; 🟢хочешь вау-результат без платных сервисов. ▶️ Демо на Hugging Face ♎️ GitHub/Инструкция #python #soft #github

🤖 Робот официально обогнал человека в беге Гуманоид от Unitree разогнался до 12,66 м/с, превзойдя лучший результат Усейна Болта — 12,42 м/с. Но, есть нюанс… функцию нормального торможения инженеры пока не завезли 😅 С добрым утром!

💀 SearchPhone — любопытный Python-инструмент для полноценной разведки по номеру телефона. Собирает связанную с телефонным номером информацию сразу из нескольких источников и сводит результаты в один отчёт. Что умеет: 🔣проверяет был ли номер скомпрометирован вредоносами и связанных с infostealer-заражениями; 🔣проверяет и нормализует номер через phonenumbers; 🔣определяет страну, оператора и часовой пояс; 🔣ищет точные упоминания номера через Google / SerpAPI и DuckDuckGo; 🔣ищет номер внутри публичного кода на GitHub; 🔣проверяет упоминания в соц.сетях; 🔣получает дополнительные сведения об операторе и типе линии через Numverify; 🔣автоматически сохраняет результаты в JSON и PDF; Особенно интересна интеграция с Hudson Rock: если номер присутствует в их infostealer intelligence, SearchPhone выводит статус компрометации и найденные записи. При этом для этого источника отдельный API-ключ не требуется. ⚙️ Установка: git clone Ссылка скрыта cd SearchPhone pip install -r requirements.txt Создаём конфиг: cp example.env .env nano .env Добавляем ключи: NUMVERIFY_KEY=... SERPAPI_KEY=... GITHUB_TOKEN=... Для Numverify, SerpAPI и GitHub ключи нужны; Hudson Rock работает без отдельного ключа. ▶️Запуск: python3 search_phone.py Дальше вводим номер — утилита валидирует его, запускает поиск по источникам и после завершения формирует сводку и отчёты. Кросплатформенный: работает в Windows и Linux. 🔗 GitHub/Инструкция 🔥 По сути, SearchPhone — компактный терминальный агрегатор: вместо ручного поиска по нескольким площадкам запускаешь один скрипт и получаешь собранные результаты в одном месте. #python #github #soft #cybersec

👨💻 Telegram-бот-магазин на Python: пошаговый гайд с оплатой, каталогом и админкой (Aiogram 3 + SQLAlchemy 2) Шаг за шагом разбираем все этапы разработки бота: начиная от регистрации токена в BotFather и заканчивая деплоем готового продукта на удаленном хостинге, чтобы бот мог бесперебойно работать 24/7 без привязки к вашему компьютеру или интернет-соединению. Гайд на русском + код 👍 #python #article #code

😈 Мастер боли вышел на связь и показал топ своих проектов машин возмездия С добрым утром! ☕️

🌟 Рынок IT эволюционировал, но есть нюанс... 🚬

💀 Киберпанк. Итоги. На «Госуслугах» появится сервис поиска... мест на кладбищах. Это не шутка. В ближайшее время россияне смогут заранее, прямо в приложении подобрать участок на кладбище, посмотреть доступные варианты и оформить всё онлайн. В систему планируют загрузить данные более чем о 14 тысячах кладбищ по всей стране. Пилотный запуск ожидается уже в этом году в нескольких регионах, а затем сервис постепенно расширят на остальную страну. Damn... 🌟

🤖 Создание и интеграция интеллектуальных ассистентов на основе больших языковых моделей (LLM) Использовать готовую языковую модель и создать на ее основе работающий сервис — разные задачи. На курсе ФКН НИУ ВШЭ вы разберетесь, как устроены большие языковые модели и как пройти путь от их дообучения до внедрения в собственный продукт. На курсе вы научитесь: 🫶 работать с эмбеддингами, токенизацией и архитектурой трансформеров; 🫶 дообучать модели с помощью методов SFT, PEFT и RLHF; 🫶 создавать системы генерации с дополненным поиском (RAG); 🫶 разрабатывать программные интерфейсы (API) с помощью FastAPI и gRPC; 🫶 контейнеризировать и разворачивать сервисы с помощью Docker и Kubernetes; 🫶 оптимизировать работу моделей на графических процессорах (GPU). Курс подойдет ML-инженерам, дата-сайентистам, DL-инженерам и Python-разработчикам в области анализа данных. В финале вы создадите собственный проект под руководством ментора: дообученную модель, RAG-систему или интеллектуального агента. 📆 Старт: 9 сентября 💻 Формат: онлайн 📌 Документ: удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ 🐭 Подробнее о программе