🔥 Полезные библиотеки Python

Bad Posture — система, которая помогает следить за осанкой в режиме реального времени с использованием технологий компьютерного зрения. Она создана, чтобы поддерживать правильную осанку и уменьшать напряжение в шее.

Основные функции:

💬 Отслеживание положения тела через веб-камеру;
💬 Мониторинг угла наклона шеи;
💬 Визуальные подсказки и звуковые сигналы при нарушении осанки;
💬 Таймер, фиксирующий продолжительность плохой осанки.

Для работы потребуется Python, веб-камера и устройство с аудиовыходом. Отличное решение для тех, кто хочет заботиться о своей осанке! 😎

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #js #soft #github

Bashtop — монитор ресурсов, который показывает использование и статистику для процессора, памяти, дисков, сети и процессов.

⚙️ GitHub/Инструкция

#bash #python

Yazi — красивый, мощный и настраиваемый файловый менеджер, созданный для удобной и быстрой работы благодаря поддержке асинхронного ввода-вывода.

Основные фишки Yazi:

💡 Скорость и эффективность: Все операции ввода-вывода выполняются асинхронно, задачи распределяются между потоками для максимальной производительности.
🖼 Поддержка изображений: Совместим с Überzug++ и Chafa для работы практически на всех терминалах.
🌟 Код и изображения: Встроенная подсветка кода и декодирование изображений с ускоренной загрузкой.
🔌 Плагины: Удобная система установки UI и функциональных плагинов через Lua.
📡 Клиент-серверная архитектура: Поддержка кросс-коммуникации и сохранение состояния.
💫 Интеграция: Поддержка ripgrep, fd, fzf, zoxide и других инструментов.
🏷 Многофункциональность: Многовкладочная работа, выбор файлов из разных директорий, предпросмотр видео, PDF и архива.
🎨 Настраиваемость: Темы, поддержка мыши, корзина, менеджер монтирования и визуальный режим.

Подойдёт тем, кто любит работать в терминале, ценит скорость и кастомизацию. 🚀

⚙️ GitHub/Инструкция

#rust #python

🔥 Полезные библиотеки Python

🔉 Lyrebird — простая в использвоании утилита для изменения голоса написанная на Python.

💬 Есть встроенные эффекты для мужских и женских голосов;
💬 Возможность создавать и загружать пользовательские пресеты;
💬 Шкала для более точной настройки;
💬 Создает собственное временное виртуальное устройство ввода;
💬 Имеет простой в использовании графический интерфейс.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

🔥 Полезные библиотеки Python

Chaplin — утилита для визуального распознавания речи по губам (VSR), которая считывает движения ваших губ и мгновенно преобразует их в текст.

Ключевые особенности:
💬 Мгновенное распознавание: Реагирует на движения губ в реальном времени.
💬 Полная локальная работа: Все процессы выполняются на вашем устройстве, обеспечивая конфиденциальность данных.
💬 Открытый исходный код: Доступен для сообщества разработчиков на GitHub.

Как это работает? Chaplin использует модель, обученную на наборе данных Lip Reading Sentences 3 (LRS3), что позволяет ему точно интерпретировать чтение по губам.

Установка:

$ git clone https://github.com/amanvirparhar/chaplin
$ cd chaplin

Далее качаем необходимые модели, ссылки на GitHub

Пример использования:

$ sudo uv run --with-requirements requirements.txt --python 3.12 main.py config_filename=./configs/LRS3_V_WER19.1.ini detector=mediapipe

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

Mypy — инструмент для статической типизации Python-кода, который помогает находить ошибки ещё до запуска программы. Теперь Python становится чуть ближе к строгим языкам, как Java или C#, но при этом остаётся таким же гибким!

Что даёт Mypy?

✅ Ловит ошибки типов на этапе написания кода;
✅ Улучшает читаемость за счёт явных аннотаций;
✅ Работает без потерь в скорости (Python остаётся динамическим!);
✅ Интегрируется с редакторами и CI/CD.

📦 Установка:

$ pip install mypy

⌨️ Пример использования:

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

print(add(5, 3))  
print(add("5", 3))  # ОШИБКА! Mypy это увидит.

📌 Как проверить код?

$ mypy script.py

⚠️ Если в коде есть ошибки типов, Mypy сразу их покажет и поможет избежать багов!

Идеально для больших проектов, где нужно поддерживать чистый и надёжный код.

5️⃣ GitHub/Инструкция

#python

🔥 Полезные библиотеки Python

FinanceToolkit — Набор инструментов с открытым исходным кодом, в котором все соответствующие финансовые коэффициенты (более 130) и показатели эффективности записаны самым упрощенным, доступным и понятным каждому способом.

Finance Toolkit предоставляет не только информацию об акциях. Но и валюты, криптовалюты, ETF, взаимные фонды, индексы, денежные рынки, товары и т.д. Finance Toolkit можно использовать для получения исторических данных, а также важных показателей производительности и риска, таких как коэффициент Шарпа и стоимость под угрозой.

👨‍💻 Что впоследствии даёт возможность запускать анализ стоимости акций.

Набор инструментов дополнен Базой данных финансов 🌎, содержащей более 300 000 символов, акции, ETF, фонды, индексы, валюты, криптовалюты и денежные рынки. Используя оба варианта, можно провести полноценный конкурентный анализ с помощью тикеров.

Установка:

$ pip install financetoolkit -U

Пример использования:

from financetoolkit import Toolkit

companies = Toolkit(["AAPL", "MSFT"], api_key=API_KEY, start_date="2017-12-31")

# a Historical example
historical_data = companies.get_historical_data()

# a Financial Statement example
income_statement = companies.get_income_statement()

# a Ratios example
profitability_ratios = companies.ratios.collect_profitability_ratios()

# a Models example
extended_dupont_analysis = companies.models.get_extended_dupont_analysis()

# a Performance example
factor_asset_correlations = companies.performance.get_factor_asset_correlations(period='quarterly')

# a Risk example
value_at_risk = companies.risk.get_value_at_risk(period="weekly")

# a Technical example
ichimoku_cloud = companies.technicals.get_ichimoku_cloud()

🔐API ключ можно получить бесплатно

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

👺 DOT: Deepfake Offensive Toolkit

DOT — инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для создания реалистичных дипфейков в реальном времени с возможностью интеграции в виртуальные камеры. Предназначен для специалистов по безопасности, участников Red Team и исследователей биометрии для тестирования систем видеоконференций и верификации личности.

Ключевые возможности DOT:
➡️ Создание дипфейков в реальном времени:* Генерация управляемых дипфейков с минимальной задержкой.
➡️ Интеграция с виртуальными камерами:* Легкое внедрение в приложения для видеоконференций и другие сервисы.
➡️ Поддержка различных моделей:* Использование передовых алгоритмов для достижения высокой реалистичности.

⚙️ Установка DOT:
1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/sensity-ai/dot.git
   cd dot
   

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Запустите приложение:

   python run.py --use_gpu
   

*Примечание: Для оптимальной производительности рекомендуется использовать GPU.

После запуска DOT можно интегрировать с OBS Studio для передачи видео с дипфейком в приложения для видеоконференций:
1. Настройте виртуальную камеру в OBS Studio.
2. Выберите "OBS-Camera" в качестве источника видео в целевом приложении.

⚠️Обратите внимание, что DOT предназначен исключительно для исследовательских и образовательных целей.

🔗 GitHub/Инструкция

#python

🔥 Оживляем пиксели по-взрослому!

Lada — умное Python приложение на базе ИИ, предназначенное для восстановления пикселизированных, "взрослых" видео и возвращение картинке былой чёткости 😈

Работать с ним можно как через удобный графический интерфейс, так и прямо из командной строки.

⚠️ Что важно знать:

➡️ Нужна видеокарта Nvidia с поддержкой CUDA;
➡️ Для видео в 1080p потребуется минимум 6–8 ГБ видеопамяти, для 4K — желательно побольше.
➡️ Всё восстановленное видео можно сохранить в отдельный файл — без искажений и артефактов.

⚙️ GitHub/Инструкция

@githubdevs

#python #soft #github

📸 VideoSeal — мощный инструмент для незаметного водяного знака в видео!

Что умеет:
— Встраивает «невидимый» watermark прямо в пиксели;
— Устойчив к обрезке, сжатию и другим изменениям;
— Подходит для защиты авторства, трекинга источников и борьбы с фейками.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python