# Обновляем список пакетов
sudo apt update

# Устанавливаем Docker
sudo apt install -y docker.io

# Запускаем и добавляем Docker в автозагрузку
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# Устанавливаем Docker Compose
sudo apt install -y docker-compose

docker --version
docker-compose --version

cd /root/dialog_bot/

sudo docker-compose up --build -d

sudo docker-compose logs -f

1. Перейдите на официальный сайт Docker и скачай установщик для Windows.
2. Установите Docker Desktop:
- Запустите скачанный установщик.
- Следуйте инструкциям на экране. Очень важно: убедитесь, что выбрана опция "Use WSL 2 instead of Hyper-V" (Использовать WSL 2 вместо Hyper-V), если она доступна и твой Windows 10 это поддерживает (версия 2004 и выше, сборка 19041 и - выше). WSL 2 обеспечивает лучшую производительность. Если опции нет или твоя система старее, Docker Desktop может использовать Hyper-V.
- Установка может потребовать включения функций "Контейнеры" и "Подсистема Windows для Linux" (WSL). Установщик обычно предлагает сделать это автоматически или дает инструкции.
3. Запусти Docker Desktop после установки. Иконка кита появится в системном трее. При первом запуске может потребоваться некоторое время на инициализацию. Убедись, что Docker Desktop показывает, что он запущен (иконка кита в трее статична и не анимирована).

docker-compose up --build -d

🛍 Каталог товаров: можно выбирать категории и смотреть товары. Администратор может легко добавлять и удалять товары/категории;
🛒 Корзина: добавляйте товары, меняйте количество и оформляйте заказ;
💰 Баланс: есть задел для подключения платежных систем, если захотите масштабировать;
🚚 Статус заказа: отслеживайте, где находится ваш заказ;
❓ Связаться с админом: если возникли вопросы, команда /sos поможет.

Удобное /menu для навигации по основным функциям, а команда /start для знакомства и выбора режима (пользователь/админ).

🚀 Еще раз: CopyCoder.ai сам по себе не является нейронной сетью для генерации кода, а скорее инструментом для создания промптов (подсказок). То есть, ты загружаешь в него дизайн, он помогает тебе сформулировать задачу (промпт), а уже этот промпт ты используешь с различными AI-моделями или AI-ассистентами кодирования.

Поддерживает выбор конкретной модели (GPT, Gemini, Claude, LLama, Mistral).

Суть в следующем: у меня действительно много заказов в ЛС и от многих я отказываюсь за неимением времени. Я мог бы предоставлять Вам работу, следить за ее качеством, вносить правки перед финальной выдачей заказчику, если требуется. Средства делили бы как-то, 60/40, если хорошо и много работаете - 70/30 или даже 75/25.

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}'")

pip install qrcode Pillow

import platform

if platform.system() == "Windows":
        pathToHosts=r"C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts"
elif platform.system() == "Linux":
        pathToHosts=r"/etc/hosts"

redirect="127.0.0.1"
websites=["https://www.sislovesme.com/","https://motherless.com/","https://xhamster.com/","https://www.xnxx.com/","https://www.xvideos.com/","https://www.pornhub.com/"] #cюда сайты которые нужно блокировать/разблокировать

with open(pathToHosts,'r+') as file:
    content=file.read()
    for site in websites:
        if site in content:
            pass
        else:
            file.write(redirect+" "+site+"\n")

import platform

if platform.system() == "Windows":
        pathToHosts=r"C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts"
elif platform.system() == "Linux":
        pathToHosts=r"/etc/hosts"

websites=["https://www.sislovesme.com/","https://motherless.com/","https://xhamster.com/","https://www.xnxx.com/","https://www.xvideos.com/","https://www.pornhub.com/"] #cюда сайты которые нужно блокировать/разблокировать

with open(pathToHosts,'r+') as file:
    content=file.readlines()
    file.seek(0)
    for line in content:
        if not any(site in line for site in websites):
            file.write(line)
    file.truncate()

DEATHLOOP — шутер нового поколения от студии Arkane Lyon, авторов серии Dishonored. DEATHLOOP — это история о двух идеальных убийцах, застрявших в загадочной временной петле. Они обречены проживать один и тот же день снова и снова.

pip install pyrofork

Что лучше для автоматизации — использовать готовый инструмент типа n8n или писать все с нуля, то есть заниматься ручной разработкой?

- Скорость — главный приоритет. Собрать рабочий сценарий в n8n можно за минуты, а не за дни или недели;
- Бюджет ограничен. Использование готовых интеграций и визуального конструктора значительно дешевле, чем оплата часов разработчика;
- Задача типовая. Нужно связать популярные сервисы (Telegram, Google Sheets, CRM, Trello)? В n8n для этого уже все готово;
- Нужна гибкость без хардкора. Вы не программист, но хотите иметь возможность легко менять логику процесса.

- Нужна 100% кастомизация. У вас уникальная бизнес-логика, нестандартные API или требования к интерфейсу;
- Требуется максимальная производительность. Для высоконагруженных систем, обрабатывающих тысячи запросов в секунду, кастомный код, написанный под конкретную задачу, будет эффективнее;
- Интеграция очень специфична. Нужно подключить редкий или внутренний корпоративный софт, для которого нет готовых «нод»;
- Полный контроль над кодом и окружением является критически важным в серьезных проектах.

- Поддержка более 100 языков: он отлично распознает не только английский, но и русский, украинский и многие другие языки.
- Новейшие технологии: с 4-й версии в нем используется нейронная сеть (LSTM), что значительно повышает точность распознавания, особенно для строк текста.
- Гибкость: он может работать с различными форматами изображений (PNG, JPEG, TIFF и др.) и выдавать результат в виде простого текста, PDF-документа с возможностью поиска, HTML и других форматов.
- Доступность и открытость: вы можете свободно использовать его в своих проектах.