[PYTHON:TODAY]

😂 Олды тут? Цены на ОЗУ росли не зря... ⚔️

😂 Мы годами учились, чтобы пасть 🫡

⚡️ Нейросеть теперь сама рисует обучающие видео, озвучивает их и монтирует — достаточно одной строчки текста! Вам явно попадались такие рисованные видео с различными тематиками собирающие сотни тысяч просмотров. Animator — инструмент, который превращает обычный текстовый запрос в полноценный видеоролик с рисованными объяснениями, словно преподаватель рисует схемы маркером на доске. К примеру пишем: «Почему самолёты летают?» — и получаем готовый MP4 с иллюстрациями, анимацией и закадровым голосом. Как работает: 🔣 Gemini придумывает сценарий — разбивает тему на сцены и отдельные смысловые блоки. 🔣 Генерирует иллюстрации — схемы, рисунки, подписи и другие элементы на белой доске. 🔣 Создаёт озвучку — текст превращается в речь с помощью Gemini TTS. 🔣 Синхронизирует рисунки с голосом — элементы появляются именно тогда, когда диктор начинает о них рассказывать. 🔣 Собирает готовое видео — локальный движок анимирует рисование и экспортирует результат в MP4. Ролик из 4–5 сцен генерируется примерно за минуту. Для локальной анимации видеокарта не нужна! ⚙️ Установка Потребуются Python 3.10+, FFmpeg и API-ключ Gemini. git clone https://github.com/ashishjamarkattel/Animator.git cd Animator python -m venv .venv Активируем окружение: Linux / macOS: source .venv/bin/activate Windows PowerShell: .\.venv\Scripts\Activate.ps1 Устанавливаем зависимости: pip install -r requirements.txt Создаём файл .env на основе env.example и добавляем туда свой GEMINI_API_KEY. ▶️ Использование Создаём видео про фотосинтез: python -m animator --prompt "How photosynthesis works" -o photosynthesis.mp4 Или задаём количество сцен и качество: python -m animator --prompt "How do planes fly?" --scenes 5 --quality high -o plane.mp4 А ещё можно анимировать собственные картинки — даже без Gemini API! python -m animator scene.png --duration 8 -o scene.mp4 🔥 Где пригодится: обучающие ролики, объяснение сложных тем, презентации, видеоуроки и контент для социальных сетей. В репозитории уже есть приме

⌨️ Нейросеть теперь может работать за целый SMM-отдел — сохраняйте 17 готовых навыков для ИИ-агентов. Social Media Skills — держите бесплатный набор инструментов, который превращает Claude или Codex в помощника по созданию и продвижению контента. Здесь целая система специализированных навыков. Что умеет: 💬 Писать в твоём стиле — анализирует примеры публикаций, запоминает манеру общения и помогает создавать новые посты без типичного нейросетевого канцелярита. 💬 Придумывать цепляющие заголовки — предлагает 6 вариантов захода, чтобы зацепить читателя с первых секунд. 💬 Создавать сценарии Reels — помогает разбирать референсы и писать сценарии коротких видео. 💬 Готовить превью для YouTube — превращает название ролика в подробный промпт для генерации обложки. 💬 Анализировать публикации — оценивает посты, работает с историей контента и помогает разбирать статистику LinkedIn. 💬 Искать актуальные темы — собирает свежие инфоповоды за последние 7 дней при наличии доступа к источникам. 💬 Планировать контент — генерирует десятки идей, помогает оформлять посты, карусели, инфографику и закреплённые комментарии. ⚙️ Как установить? Для Claude Code достаточно двух команд: /plugin marketplace add charlie947/social-media-skills /plugin install social-media-skills Для Codex можно установить нужные навыки через встроенный skill-installer. ▶️ Как пользоваться? После установки просто ставим задачу агенту: ➖ «Проанализируй мои последние посты и научись писать в моём стиле». ➖ «Придумай 30 тем для публикаций про Python и нейросети». ➖ «Напиши 6 цепляющих заголовков для этой новости». ➖ «Подготовь сценарий короткого видео и идею превью». ⚡️ Самое интересное: навыки можно комбинировать. Сначала ИИ изучает твой стиль, затем подбирает темы, пишет публикации и помогает оценивать результат. ♎️ GitHub/Инструкция 📁 Сохраняем 🔞 Лайф | 📲 Зеркало Max #python #soft #github

🔥 MeiGen — огромная бесплатная библиотека готовых промптов для генерации изображений и видео. Теперь не нужно часами мучить ChatGPT, пытаясь объяснить, какую именно картинку вы хотите получить. 🚀 Всё просто: открываем сайт, находим понравившуюся картинку, копируем промпт и отправляем в нейронку. Внутри: ⚔️ 10 000+ готовых промптов — от кинематографичных портретов до рекламных креативов. 🎨 Разные стили — фотореализм, киберпанк, 3D, аниме, студийная съёмка и многое другое. 🎬 Промпты для видео — идеи для эффектных сцен, анимаций и роликов. 💀**Популярные нейросети** — Nano Banana, GPT Image, Midjourney, Veo, Seedance и другие. 🔍 Удобный поиск — выбираете результат глазами, а не перебираете сотни текстовых запросов. БЕСПЛАТНО! 🔗 Сохраняйте в закладки — пригодится. #нейросеть #soft

🔥 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

😬 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