This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Забудьте километры кода на Selenium. Helium — это та же мощь, но с вменяемым, коротким и человеческим API, который сокращает скрипты в два раза и позволяет работать с элементами страницы без танцев с бубном.
Chrome, Firefox? Да хоть весь зоопарк браузеров — библиотека разбирается сама.
iFrames, новые окна, ожидания загрузки, поломанные кнопки? Helium делает всё автоматически.
$ python -m pip install helium
# A Helium function:
driver = start_chrome()
# A Selenium API:
driver.execute_script("alert('Hi!');")
#python #soft #web #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍69🔥22❤9🤯2🫡1
Google наконец-то дропнул модель, которая не просто отвечает на вопросы — она делает всё.
Нужно настолку? Делаете картинку — Gemini превращает её в полноценную игру.
Это уже не помощник — это консультант мирового уровня.
Гуглите — и вместо скучной выдачи видите красивую анимацию, которая объясняет ваш запрос как интерактивный мини-фильм.
Это уже даже не ИИ — это проектный менеджер, аналитик и разработчик в одном.
Gemini 3 Pro можно использовать прямо сейчас в AI Studio.
Внутри:
Эпоха «просто чат-ботов» закончилась.
Началась эра ИИ-агентов, которые сами выполняют работу.
#нейросеть #soft #nn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥57❤18👍18😱6🤯1
Инструмент, который выглядит как чит-код для работы с языками:
translators — библиотека, которая объединяет кучу профессиональных переводчиков в одном API.
Без ключей, без ручной интеграции, без боли.
Что умеет?
import translators as ts
text = "Привет, мир!"
result = ts.translate_text(text, to_language="en")
print(result)
И всё.
Без API, без OAuth, без 40 строк конфигурации.
# PYPI
pip install --upgrade translators
# Source
git clone https://github.com/UlionTse/translators.git
cd translators
python setup.py install
#python #soft #code #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍58🔥24❤21😱7
Torrent Hunt Bot — исходный код лучшего бота для поиска торрентов в Telegram. Может говорить на 19 разных языках, включая русский.
#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25🔥9❤4🫡2
Что умеет этот зверь:
Инструмент мониторит десятки сайтов и вытаскивает только актуальные адреса.
Проверяет доступность, скорость, тип протокола — мусор отбрасывает.
Можно подключить в Python-скрипт или просто дернуть команду в терминале.
Ну или просто чтобы “посмотреть котиков с американского IP”.
Никаких подписок, лимитов, логов.
Установка:
pip install free-proxy
Пример использования:
from fp.fp import FreeProxy
proxy = FreeProxy(country_id=['US', 'BR']).get()
# параметр `timeout` проверяет прокси на валидность
proxy = FreeProxy(timeout=1).get()
# параметр `anonym` возвращает прокси помеченные как анонимные
proxy = FreeProxy(anonym=True).get()
#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍56🔥22❤14
Огромная библиотека русскоязычных промтов!
Всё аккуратно разложено по категориям:
Уже есть готовые промты — просто бери и используй.
#нейросеть #nn #soft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍37🔥13❤7🫡1
RMBG 2.0 от BriaAI — это новый уровень.
Модель вырезает фон идеально, аккуратно, без артефактов и без этих мыльных краёв, как у большинства “бесплатных сервисов”.
Что умеет:
Пример использования:
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoModelForImageSegmentation
model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('briaai/RMBG-2.0', trust_remote_code=True)
torch.set_float32_matmul_precision(['high', 'highest'][0])
model.to('cuda')
model.eval()
# Data settings
image_size = (1024, 1024)
transform_image = transforms.Compose([
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
image = Image.open(input_image_path)
input_images = transform_image(image).unsqueeze(0).to('cuda')
# Prediction
with torch.no_grad():
preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
pred = preds[0].squeeze()
pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
mask = pred_pil.resize(image.size)
image.putalpha(mask)
image.save("no_bg_image.png")
Пробуем
#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍58❤12🔥12
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Если ты любишь инструменты, которые экономят время, деньги и нервы — тебе зайдёт на 100%.
Это опенсорс-панель на Python + Streamlit, куда запихнули сразу целый арсенал полезных автоматизаций.
Открываешь — и как будто получаешь суперспособность: всё делать быстрее.
Что умеет:
🗞 News Reader — озвучивает актуальные новости.
И это только часть списка.
Зачем это тебе?
git clone https://github.com/Ai-Quill/automated.git
cd automated
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
https://localhost:8501И наслаждаешься панелью, где все инструменты — в одном клике.
#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍52🔥28❤11🫡4
Это не «типичная озвучка нейросети».
Это голос, который не отличить от живого человека — с эмоциями, паузами, дыханием и даже тем самым «неловким жеванием слов», как в реальном разговоре.
Что умеет эта машина:
🗣 Любой голос под клонирование — полно ИИ-спикеров: разные акценты, тембры, возраст, манеры речи.
Это прям новая эра генерации голоса. Такой реализм уже даже страшновато
#python #soft #нейросеть
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥54👍17❤10🤯3
Распознаёт текст на фото, сканах и даже кривых телефонных снимках с точностью, что ставит Google Vision в неловкое положение.
Что умеет:
Где будет полезно:
Пример использования:
from vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length
while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length
if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]
return text
model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)
img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))
#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍46🔥30❤3