🔥 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