📍 **Как мгновенно получить любую карту по координатам с помощью Python
**https://youtube.com/shorts/gBKg5Om9bs8
Мир Кодов
**https://youtube.com/shorts/gBKg5Om9bs8
Мир Кодов
Денис из комьюнити @its_capitan запустил собственную детективную игру в одиночку: каждый персонаж — это реальный Telegram-аккаунт, AI отвечает за героев, улики (сайты, карты) — всё настоящее.
Что в итоге:
🔘 3 месяца на подготовку + 3 месяца на разработку
🔘 40+ покупок за полтора месяца
🔘 выручка — $1500+
🔘 чек — $40
🔘 стек: Python, Telegram API, OpenAI + Anthropic
Без команды и инвестиций, но с классной идеей и проработанным сценарием — проект уже зарабатывает деньги.
Таких запусков в канале десятки. Ребята честно рассказывают про успехи, провалы и продвижение. Без теорий — только фактические цифры и запуск в реальном времени.
➡️ @its_capitan
Мир Кодов
Что в итоге:
🔘 3 месяца на подготовку + 3 месяца на разработку
🔘 40+ покупок за полтора месяца
🔘 выручка — $1500+
🔘 чек — $40
🔘 стек: Python, Telegram API, OpenAI + Anthropic
Без команды и инвестиций, но с классной идеей и проработанным сценарием — проект уже зарабатывает деньги.
Таких запусков в канале десятки. Ребята честно рассказывают про успехи, провалы и продвижение. Без теорий — только фактические цифры и запуск в реальном времени.
➡️ @its_capitan
Мир Кодов
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Deep-Live-Cam — Python утилита для создания дипфейков в реальном времени даже на слабом ПК.
👨💻 Работает как на процессоре, так и на видеокарте и даже на M процессорах.
📸 Всё, что нужно — одна фотка и камера.
😄 Меняет лицо с учётом освещения, движений и поворотов головы — никаких багов, маска не «плавает» и не отваливается.
⚡️ Настройка занимает пару минут, а результат — как будто Голливуд приложился.
🔥 Представьте, вы выходите на Zoom, а вас зовут не Вася, а Бенедикт Камбербэтч. Или Чак Норрис.
Можно запугать коллег, троллить друзей или... ну вы поняли. Возможностей — миллион.
Установка простая, а для работы нужна всего одна фотография.
💻 Гайд по инсталяции
⚙️ GitHub/Инструкция
Мир Кодов
👨💻 Работает как на процессоре, так и на видеокарте и даже на M процессорах.
📸 Всё, что нужно — одна фотка и камера.
😄 Меняет лицо с учётом освещения, движений и поворотов головы — никаких багов, маска не «плавает» и не отваливается.
⚡️ Настройка занимает пару минут, а результат — как будто Голливуд приложился.
🔥 Представьте, вы выходите на Zoom, а вас зовут не Вася, а Бенедикт Камбербэтч. Или Чак Норрис.
Можно запугать коллег, троллить друзей или... ну вы поняли. Возможностей — миллион.
Установка простая, а для работы нужна всего одна фотография.
💻 Гайд по инсталяции
⚙️ GitHub/Инструкция
Мир Кодов
⚡️ Жирная подборка: десятки готовых Python-скриптов, бери и используй.
Что внутри:
💬 парсеры сайтов — вытаскивай любые данные;
💬 загрузчики с соцсетей — сохраняй контент в пару строк;
💬 утилиты для анализа железа — копайся в системе как профи;
💬 сетевые инструменты и ещё куча полезного кода.
💻 Для новичка идеальный старт — учиться на живом коде, а не на скучных примерах.
💻 Для опытного разработчика — экономить часы (и нервы), не изобретая заново.
⚙️ GitHub/Инструкция
👍 Сохраняем
😁 Лайв | 📲 Max
Мир Кодов
Что внутри:
💬 парсеры сайтов — вытаскивай любые данные;
💬 загрузчики с соцсетей — сохраняй контент в пару строк;
💬 утилиты для анализа железа — копайся в системе как профи;
💬 сетевые инструменты и ещё куча полезного кода.
💻 Для новичка идеальный старт — учиться на живом коде, а не на скучных примерах.
💻 Для опытного разработчика — экономить часы (и нервы), не изобретая заново.
⚙️ GitHub/Инструкция
👍 Сохраняем
😁 Лайв | 📲 Max
Мир Кодов
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😱 — Ты всегда в очках на рабочем месте. Так много работаешь?
😎 — Не то слово... делаю все возможное, чтобы успеть к дедлайну.
Мир Кодов
😎 — Не то слово... делаю все возможное, чтобы успеть к дедлайну.
Мир Кодов
Создайте своего бота-голосового помощника под управлением ИИ на онлайн-курсе: «Диалоговые боты и голосовые помощники»
Записывайтесь на открытый вебинар — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями!
Вебинар: «Телеграм-бот с искусственным интеллектом на Python»
13 апреля в 20:00 мск
На открытом уроке рассмотрим:
1. Как зарегистрировать бота через BotFather и получить Телеграм-токен;
2. Что такое LLM-API (на примере бесплатных аналогов) и как его подключить;
3. Структуру простого Python-проекта: библиотека aiogram + openai;
4. Код: обработчик сообщений, который передаёт текст в LLM и возвращает ответ пользователю;
5. Запуск бота локально.
Записывайтесь ➡️ OTUS.RU
Мир Кодов
Записывайтесь на открытый вебинар — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями!
Вебинар: «Телеграм-бот с искусственным интеллектом на Python»
13 апреля в 20:00 мск
На открытом уроке рассмотрим:
1. Как зарегистрировать бота через BotFather и получить Телеграм-токен;
2. Что такое LLM-API (на примере бесплатных аналогов) и как его подключить;
3. Структуру простого Python-проекта: библиотека aiogram + openai;
4. Код: обработчик сообщений, который передаёт текст в LLM и возвращает ответ пользователю;
5. Запуск бота локально.
Записывайтесь ➡️ OTUS.RU
Мир Кодов
😰 Компьютерное зрение и искусственный интеллект в приложениях на Python и Django
🟢В материале подробно разбирается, как использовать компьютерное зрение и нейронные сети для работы с медиаконтентом. Рассматриваются технологии, позволяющие анализировать изображения и видео, находить на них объекты и обрабатывать визуальные данные автоматически.
🗣 Отдельное внимание уделяется распознаванию и синтезу речи, а также инструментам перевода текста — в том числе содержимого PDF-документов — на разные языки с возможностью озвучивания результата.
🤖 Также показано, как создавать Telegram-ботов, интегрированных с нейросетями, и как организовать их работу в синхронном и асинхронном режиме.
💬 В дополнение рассматривается применение генеративных нейросетей, которые способны создавать изображения на основе текстового описания. Такие технологии уже активно используются в разработке приложений, автоматизации и работе с медиаконтентом.
Мир Кодов
🟢В материале подробно разбирается, как использовать компьютерное зрение и нейронные сети для работы с медиаконтентом. Рассматриваются технологии, позволяющие анализировать изображения и видео, находить на них объекты и обрабатывать визуальные данные автоматически.
🗣 Отдельное внимание уделяется распознаванию и синтезу речи, а также инструментам перевода текста — в том числе содержимого PDF-документов — на разные языки с возможностью озвучивания результата.
🤖 Также показано, как создавать Telegram-ботов, интегрированных с нейросетями, и как организовать их работу в синхронном и асинхронном режиме.
💬 В дополнение рассматривается применение генеративных нейросетей, которые способны создавать изображения на основе текстового описания. Такие технологии уже активно используются в разработке приложений, автоматизации и работе с медиаконтентом.
Мир Кодов
Freqtrade — бесплатный open-source криптовалютный бот на Python. Поддерживает Binance, Bybit, OKX, HTX, Gate.io и другие биржи. Управление через Telegram и веб-интерфейс. Включает бэктестинг, визуализацию, управление капиталом и оптимизацию стратегий с ML. FreqAI даёт прогнозы с адаптивными ML-моделями.
Установка:
1. Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/freqtrade/freqtrade.git
2. Перейдите в папку: cd freqtrade
3. Установите Docker и Docker Compose
4. Соберите образ: docker-compose build
5. Создайте папку: ./freqtrade create-userdir --userdir user_data
6. Сгенерируйте конфиг: ./freqtrade new-config --config user_data/config.json
7. Запустите в dry-run: docker-compose run --rm freqtrade trade --config user_data/config.json --dry-run
Подходит для разработки и тестирования стратегий. Работает для трейдеров любого уровня.
☠️ Только для обучения. Авторы не несут ответственности.
GitHub: https://github.com/freqtrade/freqtrade
Мир Кодов: https://t.me/pythonpentestertoday
Установка:
1. Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/freqtrade/freqtrade.git
2. Перейдите в папку: cd freqtrade
3. Установите Docker и Docker Compose
4. Соберите образ: docker-compose build
5. Создайте папку: ./freqtrade create-userdir --userdir user_data
6. Сгенерируйте конфиг: ./freqtrade new-config --config user_data/config.json
7. Запустите в dry-run: docker-compose run --rm freqtrade trade --config user_data/config.json --dry-run
Подходит для разработки и тестирования стратегий. Работает для трейдеров любого уровня.
☠️ Только для обучения. Авторы не несут ответственности.
GitHub: https://github.com/freqtrade/freqtrade
Мир Кодов: https://t.me/pythonpentestertoday
Facebook представила систему распознавания речи wav2vec-U 🔊
В компании заверяют, что технология не требует транскрибированных данных; в нее можно просто загрузить образцы речи и случайный текст на нужном языке. Система сама распознает слова и фразы и соотнесет их со словарем. Она разбивает запись на речевые единицы, которые приблизительно соответствуют отдельным звукам. Чтобы научиться распознавать слова в аудиозаписи, Facebook обучила генеративную состязательную сеть (GAN). Генератор берет каждый аудиосегмент и предсказывает фонему, соответствующую звуку на языке.
Facebook протестировала wav2vec-U на таких языках, как суахили и татарский, для которых в настоящее время недоступны высококачественные модели распознавания речи, поскольку им не хватает данных для обучения. Система показала на 63% меньше ошибок, чем предыдущая аналогичная технология. В качестве исходных данных в нее загрузили 9,6 часов речи и 3000 написанных фраз.
Мир Кодов
В компании заверяют, что технология не требует транскрибированных данных; в нее можно просто загрузить образцы речи и случайный текст на нужном языке. Система сама распознает слова и фразы и соотнесет их со словарем. Она разбивает запись на речевые единицы, которые приблизительно соответствуют отдельным звукам. Чтобы научиться распознавать слова в аудиозаписи, Facebook обучила генеративную состязательную сеть (GAN). Генератор берет каждый аудиосегмент и предсказывает фонему, соответствующую звуку на языке.
Facebook протестировала wav2vec-U на таких языках, как суахили и татарский, для которых в настоящее время недоступны высококачественные модели распознавания речи, поскольку им не хватает данных для обучения. Система показала на 63% меньше ошибок, чем предыдущая аналогичная технология. В качестве исходных данных в нее загрузили 9,6 часов речи и 3000 написанных фраз.
Мир Кодов