🔥 Open Source Face Recognition SDK — инструмент, который позволяет находить лица на фотографиях, анализировать их особенности и сравнивать между собой.

Причём всё работает локально, без отправки фотографий на сторонние серверы!

Что умеет:

👤 Находить лица — обнаруживает сразу несколько человек на одном изображении и определяет координаты каждого лица.
🔍 Сравнивать фотографии — вычисляет процент сходства двух лиц, помогая определить, изображён ли на них один человек.
🧠 Анализировать черты лица — определяет ключевые точки и создаёт числовой биометрический вектор (*embedding*).
🔒 Работать без облака — обработка выполняется непосредственно на вашем компьютере.
⚡ Запускаться без видеокарты — поддерживает CPU, отдельный GPU не обязателен.
🐍 Интегрироваться с Python — подходит для собственных приложений, систем контроля доступа и компьютерного зрения.

⚙️ Установка
Понадобятся Python 3.9+ и Windows или Linux.

git clone https://github.com/Faceplugin-ltd/Open-Source-Face-Recognition-SDK.git
cd Open-Source-Face-Recognition-SDK

conda create -n facesdk python=3.9
conda activate facesdk

pip install -r requirements.txt
python run.py

▶️ Пример сравнения лиц

# Compare two images
image1 = "test/1.jpg"
image2 = "test/2.png"

# Get face information from both images
faces1 = face_sdk.GetImageInfo(image1, faceMaxCount=1)
faces2 = face_sdk.GetImageInfo(image2, faceMaxCount=1)

if faces1 and faces2:
    # Compare the first face from each image
    similarity = face_sdk.get_similarity(faces1[0]['embedding'], faces2[0]['embedding'])
    print(f"Similarity: {similarity}%")
    
    # Check if it's the same person (threshold = 75)
    is_same_person = similarity >= 75
    print(f"Same person: {is_same_person}")

Где пригодится?
🔣 Создание собственного приложения для распознавания лиц.
🔣 Сравнение фотографий и поиск совпадений.
🔣 Прототип системы доступа по лицу.
🔣 Эксперименты с биометрией и компьютерным зрением.

🚀 Забираем, сохраняйте в закладки

#python #soft #github

😂 2050 год, и ты забыл оплатить подписку на плиту…

#cyberpunk

💻 Подарок для вайбкодеров

Полное руководство по Al-ассистенту Claude Code на русском!

🔣Введение.
🔣Установка и настройка окружения.
🔣Первые шаги с Claude Code.
🔣Принципы работы и д.р

📁 Сохраняем, пригодится!

🔞 Лайф | 📲 Зеркало Max

#нейросеть #doc #cheatsheet

💻 Полное руководство по Al-ассистенту Claude Code на русском!

🔞 Лайф | 📲 Зеркало Max

😬 Нейросеть, которая может спасти жизнь пожилому человеку — бесплатный Python-проект для круглосуточного наблюдения!

Представьте: пациент находится один в больничной палате или дома. Он внезапно теряет равновесие и падает. Рядом никого нет, а каждая минута без помощи может иметь значение.

Именно для таких ситуаций разрабатываются системы автоматического обнаружения падений. Они позволяют отслеживать опасные движения через камеру и предупреждать персонал о возможном происшествии.

💻 Real-Time Person & Elderly Fall Detection System — бесплатный Python проект, который использует компьютерное зрение для распознавания падений в реальном времени.

Система даже способна анализировать положение человека, даже если часть его тела скрыта мебелью!

Что умеет:
👁 Круглосуточное наблюдение — может непрерывно анализировать видеопоток с камеры, помогая следить за безопасностью пожилых людей.
🦴 Распознавание скрытых частей тела — алгоритм оценивает положение коленей, лодыжек и других суставов, даже когда их не видно за кроватью, диваном или столом.
🚨 Обнаружение опасных падений — анализирует положение тела, скорость движения и резкие изменения позы.
❌Меньше ложных тревог — пытается отличать настоящее падение от обычных действий: человек присел, наклонился или лёг отдохнуть.
⚡️Работа на обычном процессоре — для базового запуска не обязательно покупать дорогую видеокарту.
🔐 Локальная обработка — видеопоток анализируется на компьютере, без обязательной отправки записей в облако.

⚙️ Установка

Понадобится Python и веб-камера либо готовый видеофайл.

git clone https://github.com/AwaisShah75/Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System.git

cd Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System

pip install -r requirements.txt

python run.py

На Windows также можно воспользоваться файлом run.bat.

🚀 Как пользоваться?

После запуска появится меню:

- 1 — наблюдение через веб-камеру.
- 2 — анализ готового видео.
- 3 — демонстрация падения с частично скрытым человеком.
- 4 — выход.

Можно запустить систему напрямую.

🎥 Анализ изображения с веб-камеры:

python fall_detection_all_in_one.py --source 0 --show

📹 Проверка готового видео:

python fall_detection_all_in_one.py --source video.mp4 --show --save result.mp4

Подобные технологии особенно востребованы в больницах, домах престарелых, реабилитационных центрах и при домашнем уходе.

🔗 GitHub/Инструкция

Сохраняем! 👍

#python #soft #github

🤔 Чет подозрительно…

😕 IT-ИПОТЕКА ВСЁ? Айтишников могут оставить без льготных квартир уже в этом году!

Причина банальная — в бюджете не хватает денег.

💰 В Минцифры признают, что финансирование программы приходится искать «в условиях ограниченности бюджетных средств».

Кто успел взять квартиру — тот успел. Остальным остаётся следить за новостями.

Помянем 🫡

💀 ПУ-ПУ-ПУ... Вайбкодеры — АХУТНГ! КАЖДЫЙ ПЯТЫЙ ИИ-СКИЛЛ ОКАЗАЛСЯ ВРЕДОНОСНЫМ!

Пока разработчики радостно устанавливают новые навыки для Claude Code, Codex и других ИИ-агентов, злоумышленники научились прятать в них настоящие ловушки.

🦠 Специалисты VirusTotal проверили почти 36 000 скиллов и обнаружили 6 637 вредоносных! Это около 18,5% от всей исследованной выборки.

Как хакеры обманывают нейросети?
⚪️ Прячут команды прямо в SKILL.md — под видом обычной документации.
⚪️ Добавляют сотни пустых строк, чтобы опасная инструкция оказалась далеко за пределами видимого текста.
⚪️ Используют HTML-комментарии, которые не отображаются при обычном просмотре Markdown на GitHub.
⚪️ Маскируют команды невидимыми Unicode-символами.
⚪️ Заставляют агентов незаметно передавать API-ключи, токены и другие конфиденциальные данные.

🔐 Прежде чем что-то устанавливать, обязательно проверяйте.

SkillSpector — бесплатный open-source сканер от NVIDIA, который проверяет навыки ИИ-агентов до установки и ищет:

🟢 Промпт-инъекции и скрытые команды.
🟢 Попытки кражи токенов, паролей и API-ключей.
🟢 Подозрительные скрипты и зависимости.
🟢 Опасные разрешения и попытки повышения привилегий.
🟢 Манипуляции поведением ИИ-агента.

71 паттерн угроз в 17 категориях. После проверки инструмент выставляет оценку риска от 0 до 100 и сообщает, стоит ли устанавливать скилл.

Работает с GitHub-репозиториями, ZIP-архивами, отдельными файлами и папками. Поддерживает статический анализ и дополнительную проверку с помощью LLM.

⌨️ Вайбкодерам обязательно к сохранению.

#python #soft #нейросеть

🔥 Открытый урок «Микросервисы на практике»

Когда монолит становится сложно развивать, хочется разделить его на микросервисы, но вместе с этим появляются новые вопросы: где провести границы, как организовать взаимодействие сервисов и что делать, если один из них перестал отвечать.

29 октября в 19:00 МСК разберём, когда стоит переходить к микросервисам и как проектировать их с учётом сбоев и роста нагрузки.

На уроке ты узнаешь:
➖ чем микросервисная архитектура отличается от монолита и когда переход оправдан
➖ какие проблемы возникают при взаимодействии микросервисов
➖ какие паттерны помогают сделать систему надёжнее и как применять идемпотентность

На продакшен кейсе сервисов заказов и платежей разберём, как потерянный ответ приводит к двойному списанию и как от этого защититься.

Урок проведёт Станислав Клоков, тимлид финтех-проекта с нагрузкой 100k RPS, который раньше разрабатывал ядро платформы микросервисов в Яндексе.

👉 Регистрируйся, чтобы разобраться в микросервисах на практическом примере

⚔️ Добро пожаловать в Китай 2077

🧠 В Китае появились умные зеркала с рекламными экранами. Пока всё относительно гуманно: подходишь поближе — реклама исчезает, и зеркало снова становится зеркалом. Пока...

Будущее наступило. И у него есть рекламная интеграция 🤨

А может... 😎

С добрым утром! ☕️

🔥 500+ шпаргалок по машинному обучению на РУССКОМ, настоящая энциклопедия для ML-разработчиков!

MLCheatSheets — бесплатная коллекция из 500+ шпаргалок по Machine Learning и Deep Learning, собранную в полноценный образовательный курс.

Внутри:
🔣Основы машинного обучения — регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений, Random Forest, SVM.
🔣Нейросети и Deep Learning — от базовых архитектур до трансформеров и генеративных моделей.
🔣Работа с данными — NumPy, Pandas, предобработка, очистка данных и Feature Engineering.
🔣Продвинутые алгоритмы — XGBoost, CatBoost, LightGBM, PCA, оптимизация гиперпараметров.
🔣Практический ML — метрики качества, переобучение, интерпретация моделей, SHAP, MLOps и развёртывание.
🔣Computer Vision, NLP и временные ряды — отдельные направления для дальнейшего изучения.

Каждая шпаргалка — это не просто сухая теория.
Внутри математические формулы, объяснения алгоритмов, примеры на Python, диаграммы, визуализации и рекомендации по применению.

Есть даже готовые маршруты обучения:
🌱 Новичок — путь от основ Python до классического ML.
🧠 Deep Learning — погружение в нейросети, трансформеры и генеративные модели.
💼 ML Engineer — подготовка к практической работе с моделями, MLOps и production.

Есть упражнения с решениями, интерактивные материалы и анимации для понимания сложных алгоритмов.

💻 Как пользоваться?
Просто открывайте нужный раздел на GitHub и изучайте материалы прямо в браузере — ничего устанавливать не требуется.

⬇️ Если хотите скачать всё себе:

git clone https://github.com/gurovic/MLCheatSheets.git
cd MLCheatSheets

▶️ Для практических упражнений:

# Установите зависимости для упражнений
pip install -r requirements.txt

# (Опционально) Для работы с анимациями
pip install -r animations/requirements.txt

🔥 Идеально для студентов, Python-разработчиков, начинающих ML-инженеров и тех, кто готовится к техническим собеседованиям.

⭐️Сохраняйте находку!

#cheatsheet #python #нейросеть