😱 Проект wifi-densepose — система, которая в реальном времени отслеживает положение человека, используя обычный Wi-Fi.

Камеры больше не нужны. Тело видно… через стены.

Как это работает:
💬 Wi-Fi-сигналы анализируются на уровне CSI (Channel State Information),
💬 дальше в игру вступает машинное обучение —
и система собирает полную позу тела с частотой 30 FPS и задержкой меньше 50 мс.

Что умеет:
🔒 Privacy-first — никаких камер, только Wi-Fi.
⚡️ Реальное время — плавное отслеживание движений.
👥 До 10 человек одновременно.
🏥 Оптимизация под медицину, фитнес, умный дом и безопасность.
👊 Распознаёт падения, активность, присутствие людей.
📡 Работает на обычных Wi-Fi роутерах, без спецжелеза.
🔌 WebSocket-стриминг — данные летят в реальном времени.
✅ Полное тестовое покрытие.

По сути, это компьютерное зрение без камер.

🔥 Будущее умных домов, медицины и безопасности выглядит именно так.

Базовая установка:

# Install the package
pip install wifi-densepose

# Copy example configuration
cp example.env .env

# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env

Запуск системы:

from wifi_densepose import WiFiDensePose

# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()

# Start pose estimation
system.start()

# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")

# Stop the system
system.stop()

Просмотр в реальном времени:

import asyncio
import websockets
import json

async def stream_poses():
    uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        while True:
            data = await websocket.recv()
            poses = json.loads(data)
            print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")

# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())

🔗 Туча полезных команд

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💻 Репозиторий — чит-код для кибербезопасника

Hacking-Tools — полный арсенал для пентеста и аудита безопасности, аккуратно разложенный по категориям — от разведки до финального отчёта.

🕵️ OSINT и разведка
Инструменты, которые показывают, какие данные о вас, доменах и компаниях уже лежат в открытом доступе.

🧨 Сканеры уязвимостей
Проверяют сайты, API и сервера на дыры — от банальных misconfig до серьёзных проблем безопасности.

⚔️ Пентест-инструменты
Эмуляция атак, чтобы понять, где система «сыпется» под давлением.

📡 Анализ Wi-Fi и сетей
Проверка сетей на возможность перехвата трафика и несанкционированного доступа.

🧠 Digital Forensics
Вытаскивание удалённых файлов, метаданных и цифровых следов.

🚀 Стресс-тестирование
Нагрузка на сервисы и сайты, чтобы проверить их предел прочности.

🔍 Перехват и анализ трафика
Смотрим, какие данные реально гуляют по сети.

🔐 Тестирование паролей
Проверка устойчивости к брутфорсу и слабым комбинациям.

🌐 Анализ веб-приложений
Поиск скрытых директорий, уязвимых эндпоинтов и багов в коде.

🧩 Реверс-инжиниринг
Разбор программ «по косточкам», чтобы понять их внутреннюю механику.

🎣 Социальная инженерия
Симуляции фишинга и тестирование человеческого фактора.

♎️ GitHub/Инструкция

⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

Must-have закладка — сохраняем!

#pentest #github #soft

💻 Глобальная панель наблюдения за планетой — новый OSINT-инструмент для мониторинга событий по всему миру

S H A D O W B R O K E R — проект, который превращает компьютер в центр наблюдения за происходящим на планете. Инструмент, собирающий данные из разных открытых источников и показывающий их в одном месте.

Можно отслеживать:

✈️ авиацию и морской транспорт — включая перемещения частных самолётов и судов;
🛰 движение спутников в реальном времени;
🌍 геополитические события и конфликты;
🚗 дорожную ситуацию через онлайн-камеры и карты трафика;
💨 природные события — землетрясения и другие катаклизмы;
📈 финансовые рынки — индексы и актуальные данные.

По сути, это единая OSINT-панель, где в реальном времени можно наблюдать за транспортом, природными событиями и глобальными процессами.

♎️ GitHub/Инструкция

#soft #github

💻 Wi-Fi превратили в радар: на GitHub выложили систему, которая «видит» людей через стены и даже считывает пульс

RuView — необычный open-source проект. Система, которая использует обычные Wi-Fi-сигналы как сенсор для отслеживания людей в помещении.

Алгоритм анализирует отражения Wi-Fi-сигналов от человеческого тела и по изменению этих волн восстанавливает то, что происходит в комнате — даже если человека не видно напрямую.

Что умеет система:
💬 отслеживает 17 ключевых точек позы тел;
💬 фиксирует дыхание (примерно 6–30 вдохов в минуту);
💬 измеряет пульс на расстоянии (около 40–120 BPM);
💬 может обнаруживать людей через стены, мебель и завалы на дистанции до ~5 метров;
💬 поддерживает отслеживание нескольких человек одновременно.

⚙️ Работает это так: Wi-Fi-сигналы отражаются от тела человека и немного меняются из-за:
🟢микродвижений,
🟢дыхания
🟢или сердцебиения.
Алгоритм анализирует эти изменения и восстанавливает модель происходящего в пространстве.

Кроме экспериментов, у технологии есть и практическое применение: например, поиск людей под завалами после катастроф, когда нужно определить, есть ли признаки жизни и где именно находится человек.

Проект полностью open-source, код доступен на GitHub.

♎️ GitHub/Инструкция

#soft #github

🔥 Open Generative AI — БЕСПЛАТНАЯ замена с 200+ моделями

Пока все платят за нейросети — чуваки выкатили опенсорс без ограничений.

Что внутри:
💬 200+ моделей — от Flux и SDXL до Midjourney, Ideogram, Kling, Sora, Veo и кучи других.
💬 Работает прямо в браузере, есть десктоп версия;
💬 Можно развернуть у себя и юзать без лимитов.

🔗 Сохраняем и пробуем

#soft #github #нейросеть

🔥 Roop — опенсорсный инструмент для создания дипфейков в пару кликов, позволяющий заменить лицо на видео, используя всего одно изображение желаемого лица.

Для работы не требуется создание датасета или обучение модели.

Установка и пример использование:

1. Клонирование репозитория:

   git clone https://github.com/s0md3v/roop.git
   cd roop
   

2. Установка зависимостей:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Запуск программы с указанием исходного изображения и целевого видео:

   python run.py --source path/to/source/image.jpg --target path/to/target/video.mp4
   

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #github #soft

🌍 google-news-scraper — полезный инструмент для тех, кто работает с новостями, аналитикой и автоматизацией.

Позволяет быстро получать свежие мировые новости прямо с Google News, собирая заголовки, ссылки на статьи, даты публикации и источники в одном месте.

Под капотом используется API, благодаря чему данные собираются быстро и без лишнего ручного парсинга.

Подойдёт для:
🟢AI-агентов,
🟢аналитики и мониторинга,
🟢новостных сервисов,
🟢ресерча,
🟢автоматизации контента и трендов.

Фактически готовый инструмент для построения собственной системы мониторинга мировых новостей.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

⚡️ Примерочные скоро станут не нужны

CatVTON — нейросеть виртуальной примерки, умеет брать фото человека и буквально переодевать его в любую одежду с удивительно реалистичным результатом.

➡️Работает по фото человека и фото одежды
➡️Не требует сложной настройки
➡️Открытый исходный код
➡️Можно запускать локально
➡️Проект уже получил признание на ICLR 2025

Установка:

conda create -n catvton python==3.9.0
conda activate catvton
cd CatVTON-main  # or your path to CatVTON project dir
pip install -r requirements.txt

▶️ Запуск

♎️ GitHub/Инструкция

💻 Пока одни вручную делают фотосессии для каталогов, другие уже автоматизируют примерку одежды с помощью ИИ.

Онлайн-шопинг становится всё интереснее.

😁 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

⚡️ Fara-7B — компактную агентная модель от Microsoft, которая не просто «болтает», а управляет браузером как человек.

Это не чат-бот.
Это Computer Use Agent.

🖱 Что умеет:

➡️ Видит веб-страницу визуально.
➡️ Скроллит.
➡️ Кликает по координатам.
➡️ Вводит текст.
➡️ Выполняет многошаговые задачи.

Без accessibility tree, без костылей, без отдельного парсинга DOM — модель работает через визуальное восприятие интерфейса!


💻 Можно автоматизировать:

💬 Поиск и резюмирование информации.
💬 Заполнение форм.
💬 Покупки и сравнение цен.
💬 Бронирование билетов и ресторанов.
💬 Поиск вакансий и недвижимости.

По сути — это автономный браузерный ассистент.

🟢Установка:

git clone https://github.com/microsoft/fara.git
cd fara

🟢Создаёшь окружение:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .[vllm]
playwright install

🟢Запускаешь модель:

vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto

🟢И тестируешь:

fara-cli --task "whats the weather in new york now"

Можно подключить к Magentic-UI и управлять через графический интерфейс.

⚠️ На Windows лучше использовать WSL2.
⚠️ Если не хватает памяти — добавь --tensor-parallel-size 2.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💀 Проходим любые капчи на сайтах за секунды

CAPTCHA Solver — интересный open-source проект, который предлагает трёхуровневый подход для работы с CAPTCHA при автоматизации браузера.

💬 Вместо того чтобы сразу отправлять каждую проверку в платный сервис, инструмент сначала пытается предотвратить появление CAPTCHA, затем автоматически обрабатывает простые проверки, а уже в сложных случаях использует внешние сервисы решения.

Внутри:
🔣 трёхуровневая архитектура для браузерной автоматизации;
🔣 бесплатный режим для автоматической обработки некоторых Cloudflare Turnstile CAPTCHA без API-ключей;
🔣 поддержка более 30 типов CAPTCHA через интеграцию с 2Captcha и CapSolver, включая reCAPTCHA v2/v3, hCaptcha, Cloudflare Turnstile, Amazon WAF и другие.

💻 Проект будет полезен разработчикам, которые занимаются автоматизацией браузера, тестированием веб-приложений, RPA и парсингом сайтов, где встречаются различные механизмы защиты.

♎️ GitHub/Инструкция

Есть бесплатный режим. Сохраняем, пригодится! 👍

#python #soft #github

🔥 Парсим Ozon

👨‍💻 Ozon-parser — софт, который автоматизирует сбор данных с Ozon — прямо у тебя под рукой!

С графическим интерфейсом и Telegram-ботом. Многопоточный сбор данных о товарах и продавцах.

📦 Что умеет:
💬 Забирает до 10 000 товаров из любой категории.
💬 Получает артикулы, названия, цены.
💬 Извлекает инфу о продавцах: ИНН, рейтинг, заказы.
💬 Работает через удобный GUI или Telegram-бота.
💬 Поддерживает многопоточность (в разы быстрее!).
💬 Делает экспорт в Excel/JSON и шлёт всё тебе в телегу.

⌨️ Управление на максималках:
— /start, /status, /settings — бот принимает команды
— Настраиваешь, парсишь, смотришь результат в Excel
— Всё логируется, всё под контролем

💬 Подходит для:
— E-commerce аналитиков
— Поставщиков
— Реселлеров
— Исследователей маркетплейсов
— И просто фанатов автоматизации

🚀 Запуск в несколько кликов

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/NurjahonErgashevMe/ozon-parser
cd ozon-parser
pip install -r requirements.txt

▶️ Запуск:
GUI интерфейс:

python main.py

Только Telegram бот:

python bot.py

Парсинг из командной строки:

python app.py

📲 Бот, GUI, CLI — выбирай как тебе удобно.
📊 Парси, анализируй, зарабатывай.

♎️ GitHub/Инструкция

👇 Готовый проект в архиве

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #github #soft

🎙 CosyVoice 3 — открытая нейросеть, которая умеет озвучивать текст, клонировать голос по короткому примеру и говорить сразу на нескольких языках — включая русский. Причем всё это можно запускать локально.

Возможности:
🎤 Клонирование голоса по короткому аудиофрагменту (Zero-Shot Voice Cloning).

🌍 Поддержка различных языков, включая русский, английский, немецкий, французский, испанский, японский и другие.

🗣 Генерация речи с управлением:
* эмоциями;
* скоростью;
* громкостью;
* стилем;
* акцентом;
* языком.

⚡️ Потоковая генерация голоса с задержкой около 150 мс, что позволяет использовать модель для голосовых ассистентов и общения в реальном времени.

🧠 Корректно читает:
* числа;
* даты;
* валюты;
* специальные символы;
* сложные текстовые конструкции без дополнительных модулей нормализации текста. ([GitHub][1])

🎧 Поддерживает кросс-языковое клонирование — например, можно использовать образец голоса на одном языке и синтезировать речь на другом.

Где может пригодится:
✅Голосовые боты.
✅Создание подкастов.
✅AI-ассистенты.
✅Игры.
✅Собственные голосовые интерфейсы.
✅Озвучка книг.
✅Дубляж видео.

Установка

Клонируем репозиторий:

git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git
cd CosyVoice
git submodule update --init --recursive

Создаем окружение:

conda create -n cosyvoice python=3.10
conda activate cosyvoice

Устанавливаем зависимости:

pip install -r requirements.txt

Пример запуска:

python example.py

Или сразу поднимаем WebUI:

python webui.py --port 50000

После запуска откроется удобный веб-интерфейс для генерации речи.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github