🚀 Video Transcriber - удобный десктоп-инструмент для быстрой транскрибации (видео в текст) и перевода видео. Пользовался бесплатными онлайн-затычками, но там лимиты в 1 Гб, или по длительности. Пришлось делать "свое".
Что умеет:
- Drag & Drop: закинул видео - получил субтитры.
- Whisper: точная транскрибация (CPU/GPU).
- Автокоррекция через g4f: правит распознанный текст по смыслу.
- Перевод субтитров через g4f: естественно и без «машинности».
- Пакетная очередь, прогресс-бар, SRT/TXT на выходе.
Как использовать:
1) Добавь видео в очередь
2) Выбери язык/модель/формат
3) Запусти — получи SRT или TXT; при желании сразу переведи
Исходник 👇
📎 ТУТ
P.S. буду добавлять теги, чтобы дальше было проще искать что-то по моему каналу. Также, в этом проекте, будьте внимательны к зависимостям. У меня RTX 5070TI, поэтому у меня работает pytorch для Cuda 12.9. У вас может завестись, а может нет, тогда нужно будет подобрать нужную версию pytorch именно для вас. В любом случае, есть fall-back на обработку через проц, просто будет чуть дольше.
#Python #Whisper #PyQt6 #Subtitles #AI #Translation #g4f #OpenSource #Automation
Что умеет:
- Drag & Drop: закинул видео - получил субтитры.
- Whisper: точная транскрибация (CPU/GPU).
- Автокоррекция через g4f: правит распознанный текст по смыслу.
- Перевод субтитров через g4f: естественно и без «машинности».
- Пакетная очередь, прогресс-бар, SRT/TXT на выходе.
Как использовать:
1) Добавь видео в очередь
2) Выбери язык/модель/формат
3) Запусти — получи SRT или TXT; при желании сразу переведи
Исходник 👇
📎 ТУТ
P.S. буду добавлять теги, чтобы дальше было проще искать что-то по моему каналу. Также, в этом проекте, будьте внимательны к зависимостям. У меня RTX 5070TI, поэтому у меня работает pytorch для Cuda 12.9. У вас может завестись, а может нет, тогда нужно будет подобрать нужную версию pytorch именно для вас. В любом случае, есть fall-back на обработку через проц, просто будет чуть дольше.
#Python #Whisper #PyQt6 #Subtitles #AI #Translation #g4f #OpenSource #Automation
❤🔥82❤28🫡10👍9🔥5💘2
🚀 Я долго делал десктоп-апскейлер, который вытягивает детали и аккуратно "чинит" лица, качественные модели и грамотная обработка. Но что-то оказалось, что никому особо не нужно. Но, как курсовая кому-то пойдет?
🖇 Ссылка на исходный код (с весами моделей уже внутри).
Что умеет:
- увеличивает x2/x4 с естественной резкостью и чистыми текстурами;
- восстанавливает лицо без «пластика»;
- пакетная обработка, drag&drop, предпросмотр до/после;
- работает на GPU (автодетект) и на CPU, экономит видеопамять тайлами;
- логирует прогресс, не падает на больших изображениях.
Под капотом: PyTorch, OpenCV, PyQt-интерфейс. Windows/Linux. Офлайн с локальными весами.
Cкорее всего, обновлять больше не буду. Апскейлил 1-ю серию Берсерка с 480 до 2к, ушло 1 час 28 минут на серию, если кому интересно. У меня 5070TI. Билд в requirements тоже под мою карту. Как сделать под вашу - описал в Readme.md.
P.S. первая картинка - с чего начинал, когда делал только.
#upscale #ai #photo #gpu #python #desktop #imagetools #media
🖇 Ссылка на исходный код (с весами моделей уже внутри).
Что умеет:
- увеличивает x2/x4 с естественной резкостью и чистыми текстурами;
- восстанавливает лицо без «пластика»;
- пакетная обработка, drag&drop, предпросмотр до/после;
- работает на GPU (автодетект) и на CPU, экономит видеопамять тайлами;
- логирует прогресс, не падает на больших изображениях.
Под капотом: PyTorch, OpenCV, PyQt-интерфейс. Windows/Linux. Офлайн с локальными весами.
Cкорее всего, обновлять больше не буду. Апскейлил 1-ю серию Берсерка с 480 до 2к, ушло 1 час 28 минут на серию, если кому интересно. У меня 5070TI. Билд в requirements тоже под мою карту. Как сделать под вашу - описал в Readme.md.
P.S. первая картинка - с чего начинал, когда делал только.
#upscale #ai #photo #gpu #python #desktop #imagetools #media
🔥198❤42❤🔥22👍7😭6👾3
🚀 Сделал простое десктопное приложение для конвертации файлов. Поможет быстро поменять формат у видео, картинок, аудио и даже некоторых документов.
🖇 КОД СКАЧАТЬ ТУТ
Ключевые фичи:
- Закидывайте файлы и папки пачками через Drag & Drop.
- Можно все файлы одного типа форматировать в один формат, или каждый отдельный файл в нужный вам.
- Автоматически сортирует файлы по категориям: видео, аудио, изображения, текст.
- Конвертация идет в несколько потоков, чтобы было быстрее.
- Можно выбрать папку для сохранения и настроить форматы для каждой категории.
Работает на Windows, Linux и macOS. Потребуется установленный FFmpeg.
Проект на PyQt6, может кому-то будет полезен как пример. Я использовать буду, ибо часто нужно форматировать всякое...
#python #desktop #media #converter
🖇 КОД СКАЧАТЬ ТУТ
Ключевые фичи:
- Закидывайте файлы и папки пачками через Drag & Drop.
- Можно все файлы одного типа форматировать в один формат, или каждый отдельный файл в нужный вам.
- Автоматически сортирует файлы по категориям: видео, аудио, изображения, текст.
- Конвертация идет в несколько потоков, чтобы было быстрее.
- Можно выбрать папку для сохранения и настроить форматы для каждой категории.
Работает на Windows, Linux и macOS. Потребуется установленный FFmpeg.
Проект на PyQt6, может кому-то будет полезен как пример. Я использовать буду, ибо часто нужно форматировать всякое...
#python #desktop #media #converter
❤126🔥37❤🔥16😎3🌭2💅1
roadmap_fullstack_v5.png
95.8 KB
Многие после базовых курсов (того же «Поколения Python») попадают в Tutorial Hell. Синтаксис знаешь, задачки решаешь, а как сделать реальный продукт - ступор. Я собрал для вас Visual Roadmap, который превратит вас из «решателя задач» в Junior Backend-разработчика (или должен).
Как читать схему:
- 🛠 Фундамент (Этап 1): Забудьте про Windows-блокнот. Linux (WSL), Git и профессиональная IDE - это база. Без этого код дальше локальной папки не уйдет.
- 🧠 Параллельный трек: Алгоритмы (LeetCode) качаем фоном. По 1 задаче в день. Это ваш пропуск через HR-фильтры.
- 🗄 Базы и Фреймворки (Этапы 2-3): SQL - обязательно (Postgres). Из фреймворков стартуем с Django (он учит структуре), затем шлифуем FastAPI.
- ⚙️ Инжиниринг (Этап 4): Код должен работать не только у вас. Docker, Тесты (pytest) и Асинхронность - то, что отличает профи от новичка.
Более подробно буду записывать видео с разбором каждого этапа и выпускать тут посты, по каждому, от старта до трудоустройства. Конечно, все индивидуально всегда, но при желании вы сможете адаптировать информацию под и для себя. Может, кому-то и схемы хватит и она даст ответ на вопрос, как двигаться.
Впервые какой-то "план продвижения" для кого-то составил сам, а не рекомендую чужой. И буду стараться давать чего-то обучающего из своего опыта давать теперь больше. Кстати, схему сделал на python, через библиотеку graphviz.
#Roadmap #Python #Backend
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤164👍17❤🔥8🤝3🔥2⚡1
Сегодня говорим о фундаменте. Многие новички пропускают этот этап, сразу бросаясь писать ботов или парсеры. Ошибка. На собеседовании от вас будут ждать не только знания Python, но и умения работать в команде и окружении. Вот конкретный список ресурсов, где можно и нужно закрыть пробелы по Linux, Git и IDE.
🐧 1. Linux / Terminal (WSL2)
Вся серверная инфраструктура (99%) живет на Linux. Вы должны перестать бояться черного экрана с белыми буквами. Вам не нужно быть гуру DevOps, но навигацию, права доступа и работу с файлами знать обязаны.
Если у вас Windows: ставим WSL2 (Windows Subsystem for Linux). Это нативный Linux внутри вашей винды. Забудьте про PowerShell для запуска Python-скриптов.
Где учить:
- Linux Journey - Лучший ресурс для старта. Проходите разделы: Getting Started, Command Line, Text-Fu и Permissions.
- OverTheWire: Bandit - геймификация. Вы подключаетесь по SSH и проходите уровни, решая задачи через консоль. Практика команд grep, find, ssh в боевом режиме.
- Explainshell - вбиваете любую команду (например, tar -xzvf archive.tar.gz), и софт визуально разбирает, что значит каждый флаг.
🌳 2. Git & GitHub
Ctrl+Z не спасет, когда вы случайно удалили половину проекта. Git - это ваша машина времени. GitHub — ваше портфолио (на старте). Знать git add . и git commit — мало. Нужно понимать, что такое ветки (branches), слияние (merge) и как решать конфликты.
Где учить:
- Learn Git Branching - тот самый сайт, о котором я говорил. Визуальный тренажер. Вы пишете команды, и дерево коммитов рисуется у вас на глазах. Пройдите уровни "Main" и "Remote". Мастхэв.
- Pro Git Book - библия Git. Бесплатная, переведена на русский. Глава 2 (Основы) и Глава 3 (Ветвление) обязательны к прочтению.
- Oh My Git! - если совсем скучно читать, попробуйте эту опенсорсную игру.
💻 3. IDE (VS Code / PyCharm)
IDE - это ваш станок. Вы должны знать его лучше, чем свою квартиру.
- VS Code: Легкий, гибкий, стандарт индустрии. Ставим плагины: Python, Pylance, Black Formatter.
- PyCharm: Мощный комбайн от JetBrains. Умеет всё из коробки.
Что делать:
- Выучите хоткеи. Откажитесь от мышки. Переход к определению функции, переименование переменной, запуск теста - все должно быть на клавиатуре.
- Настройте линтер и форматтер. Код должен выглядеть чисто автоматически, а не потому что вы расставили пробелы вручную.
🎯 Итог: Критерий готовности к Этапу 2
Вы готовы идти дальше (к SQL и базам данных), если:
- Умеете склонировать репозиторий, создать ветку, внести изменения и сделать Pull Request.
- Знаете, как убить процесс на порту 8000 через терминал (lsof -i :8000 / kill).
- Пишете код в IDE, используя дебаггер (точки останова), а не только print('tut').
Сохраняйте пост, проходите тренажеры. Следующий пост будет про Базы Данных и SQL.
Как по мне, уникальная работа. Я такого не видел нигде, бесплатно. Сам себя не похвалишь...
#Roadmap #Python #Backend
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥161❤49👍13🐳6👏4💘2
🗄 Этап 2: Данные живут вечно. Код - нет. Учим SQL и БД
Запоминаем. Любое серьезное приложение начинается не с кода, а со схемы данных. Period. На этом этапе ваша задача - понять, как хранить, связывать и доставать информацию так, чтобы сервер не "умер" от нагрузки.
🐘 1. Инструмент: PostgreSQL
Забудьте про SQLite для чего-то серьезнее записной книжки. В продакшене (90% вакансий) стоит PostgreSQL. Это мощная объектно-реляционная СУБД. Вы должны уметь поднять её локально (лучше в Docker, но пока можно и нативно) и подключиться к ней через терминал или DBeaver.
⚔️ 2. SQL: Учим хардскиллы
🐍 3. ORM: Мост между Python и SQL
Только когда вы можете написать запрос руками (!), подключайте ORM.
- Django ORM: если идете в Django.
- SQLAlchemy: золотой стандарт для всего остального (используется в FastAPI).
🔥 Дополнительно: почему важно знать SQL или пример на ловушке новичка: "Проблема N+1"
Это классический вопрос на собеседовании, на котором сыпятся джуны. Суть: Вы хотите получить список книг и их авторов.
Плохой код (ORM делает запрос в цикле):
Правильный код (Жадная загрузка / Eager Loading):
Без знания SQL вы не поймете разницы, пока сайт не упадет.
✅ Критерий готовности
Вы готовы идти к веб-фреймворкам, если можете в консоли БД (psql) создать две таблицы (например, users и posts), связать их внешним ключом и написать один запрос, который выведет "Имя пользователя — Заголовок поста" для всех постов.
#Roadmap #Python #Backend
Запоминаем. Любое серьезное приложение начинается не с кода, а со схемы данных. Period. На этом этапе ваша задача - понять, как хранить, связывать и доставать информацию так, чтобы сервер не "умер" от нагрузки.
🐘 1. Инструмент: PostgreSQL
Забудьте про SQLite для чего-то серьезнее записной книжки. В продакшене (90% вакансий) стоит PostgreSQL. Это мощная объектно-реляционная СУБД. Вы должны уметь поднять её локально (лучше в Docker, но пока можно и нативно) и подключиться к ней через терминал или DBeaver.
⚔️ 2. SQL: Учим хардскиллы
Многие новички сразу хватаются за ORM (библиотеки, которые пишут SQL за вас). Это фатальная ошибка. Если вы не понимаете SQL, ORM напишет за вас такой запрос, который положит базу.
Поэтому план действий:
- Основы: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
- Агрегация и Группировка: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM.
- Связи (самое важное!): INNER JOIN, LEFT JOIN. Вы должны понимать, как "склеить" таблицу пользователей и таблицу заказов.
- Транзакции (ACID): Поймите, почему деньги со счета А не спишутся, если не зачислятся на счет Б (BEGIN, COMMIT, ROLLBACK).
Где учить, самое главное:
1) SQLBolt - интерактивная база. Проходится за выходные.
2) PostgreSQL Exercises - практика именно по Postgres. Раздел Joins прорешать трижды!!!
🐍 3. ORM: Мост между Python и SQL
Только когда вы можете написать запрос руками (!), подключайте ORM.
- Django ORM: если идете в Django.
- SQLAlchemy: золотой стандарт для всего остального (используется в FastAPI).
Это классический вопрос на собеседовании, на котором сыпятся джуны. Суть: Вы хотите получить список книг и их авторов.
Плохой код (ORM делает запрос в цикле):
# 1 запрос в БД, чтобы получить книги
books = Book.objects.all()
for book in books:
# ОШИБКА: Для КАЖДОЙ книги летит отдельный запрос в таблицу авторов
# Если книг 100, будет 101 запрос в БД.
print(book.title, book.author.name)
Правильный код (Жадная загрузка / Eager Loading):
# 1 запрос в БД: ORM делает JOIN под капотом и достает всё сразу
books = Book.objects.select_related('author').all()
for book in books:
print(book.title, book.author.name) # Данные уже в памяти
Без знания SQL вы не поймете разницы, пока сайт не упадет.
✅ Критерий готовности
Вы готовы идти к веб-фреймворкам, если можете в консоли БД (psql) создать две таблицы (например, users и posts), связать их внешним ключом и написать один запрос, который выведет "Имя пользователя — Заголовок поста" для всех постов.
#Roadmap #Python #Backend
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤93❤🔥12🔥7👏6👍4