💻 Комбайн для поиска информации — более 840 инструментов в одном месте

Aliens Eye — мощный open-source набор утилит, который помогает собирать информацию из открытых источников и автоматизировать десятки задач по поиску данных.

🟢 Более 840 инструментов для работы с сайтами, соцсетями, доменами, IP-адресами, хостингами, почтовыми адресами и другими открытыми источниками.
🟢 Запускает нужные проверки буквально в пару кликов — не нужно вручную искать десятки отдельных сервисов.
🟢 Формирует готовые отчёты в JSON, CSV, HTML и Markdown.
🟢 Полностью бесплатный и с открытым исходным кодом.

Инструмент пригодится:
🔣сталкерам,
🔣специалистам по кибербезопасности,
🔣исследователям,
🔣администраторам,
🔣разработчикам и всем, кто работает с анализом открытых данных.

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

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💰 Python + ИИ + фондовый рынок = интересный open-source проект

PokieTicker — настоящий индекс страха! Инструмент, который помогает понять, почему акции растут или падают, объединяя графики, новости и машинное обучение.

Возможности:
➡️ новости прямо на графике цены;
➡️ AI-анализ причин движения рынка;
➡️ поиск похожих ситуаций из прошлого;
➡️ прогноз на основе новостей и технических индикаторов.

📊 Отличная база для тех, кто хочет изучить анализ рынка, исследовать влияние новостей, работать с настроениями инвесторов или собрать собственный аналитический сервис.

💻 Это инструмент для анализа и исследований, а не гарантия заработка на рынке.

🔗 Сохраняем, проект заслуживает внимания

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#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! 👍

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

💻 NumPy с нуля: понятный гайд на русском для тех, кто хочет в Data Science

Хотите разобраться в анализе данных, машинном обучении или нейросетях? Тогда без NumPy далеко не уедете.

В этом гайде с нуля познакомитесь с самой популярной библиотекой для работы с массивами и вычислениями в Python. Без лишней теории — только понятные объяснения и практические примеры.

Разберетесь:

💬 зачем вообще нужен NumPy и почему без него не обходится почти ни один ML-проект;
💬 как создавать и изменять массивы;
💬 как выполнять вычисления в десятки раз быстрее обычных списков Python;
💬 как фильтровать, сортировать и обрабатывать данные;
💬 с чего начать путь в Data Science и не потеряться в сложных формулах.

🚀 Отличный материал для тех, кто давно хотел перейти от обычного Python к анализу данных и машинному обучению.

⬇️ Сохраняем в PDF

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#article #doc #python

⚡️ Готовый скрипт для обнаружения лица и глаз в режиме реального времени.

Этот скрипт превращает твою вебку в систему распознавания лиц и глаз.

📸 Использует каскады Хаара от OpenCV — лёгкие, быстрые, работают оффлайн.

Установи OpenCV:

bash
$ pip install opencv-python

⬇️ Скачай XML-файлы классификаторов:

haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_eye.xml

Код:

python
import cv2 as cv


def detect_faces_and_eyes():
    """
    Detects faces and eyes in real-time using the webcam.

    Press 'q' to exit the program.
    """
    # Load the pre-trained classifiers for face and eye detection
    face_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_frontalface_default.xml")
    eye_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_eye.xml")

    # Open the webcam
    cap = cv.VideoCapture(0)

    while cap.isOpened():
        # Read a frame from the webcam
        flag, img = cap.read()

        # Convert the frame to grayscale for better performance
        gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

        # Detect faces in the frame
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)

        # Detect eyes in the frame
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)

        # Draw rectangles around faces and eyes
        for x, y, w, h in faces:
            cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)

        for a, b, c, d in eyes:
            cv.rectangle(img, (a, b), (a + c, b + d), (255, 0, 0), 1)

        # Display the resulting frame
        cv.imshow("Face and Eye Detection", img)

        # Check for the 'q' key to exit the program
        key = cv.waitKey(1)
        if key == ord("q"):
            break

    # Release the webcam and close all windows
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    # Call the main function
    detect_faces_and_eyes()

✅ Реагирует на движение, показывает всё в терминале;
✅ Работает на любом ноуте;
✅ Идеально для проектов по компьютерному зрению.

Сохрани — пригодится! 👍

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #code

🖥 MinerU — бесплатный open-source инструмент , который превращает PDF, Word, Excel и даже сканы в идеальный Markdown.

В отличие от обычного OCR:
✅сохраняет структуру документа;
✅извлекает таблицы, изображения и формулы;
✅убирает колонтитулы, сноски и номера страниц;
✅поддерживает 109 языков;
✅работает полностью локально — документы никуда не загружаются.

Идеально для тех, кто загружает документы в ChatGPT, Claude, строит RAG, базы знаний или просто устал копировать текст из PDF вручную.

⚙️ Простая установка

pip install -U mineru

▶️ Использование

mineru input.pdf -o output/

На выходе получите:
⭐️ Markdown
⭐️ JSON
⭐️ Все изображения
⭐️ Таблицы
⭐️ Формулы в LaTeX

Сохраняем. Один из самых полезных инструментов для работы с документами и ИИ за последнее время.

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

✍️ Notes Desktop — интересный проект, настольное приложение для заметок в стиле Telegram Desktop.

Приложение полностью оффлайн — без серверов и телеметрии. Опциональный движок peer-to-peer синхронизации позволяет устройствам обмениваться заметками напрямую по локальной сети.

⚙️ Простая установка

python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

▶️ И запуск

./run.sh

🔐 Заметки шифруются локально, обеспечивая высокий уровень безопасности и конфиденциальности пользовательских данных.

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

💻 Stealth-Requests — Python библиотека, которая маскирует запросы под настоящий браузер

Автоматически имитирует поведение реального браузера, маскирует TLS-отпечаток, поддерживает прокси и сразу предоставляет удобные инструменты для парсинга HTML.

⚡️ Работает почти как обычный requests — менять код практически не нужно.
🛡 Маскирует запросы под Chrome или Safari, используя современные техники обхода детектирования.
🔄 Автоматически повторяет запросы при ошибках вроде 429, 503 и других временных ограничениях.

Сам извлекает:
* заголовок страницы;
* описание;
* автора;
* ссылки;
* изображения;
* email;
* HTML-таблицы;
* номера телефонов и д.р.

🧠 Может сразу преобразовать HTML в Markdown, а также вернуть готовый объект BeautifulSoup или lxml для дальнейшего парсинга.
🚀 Есть поддержка AsyncIO, прокси и сессий.

⚙️ Простая установка

pip install stealth_requests

▶️ Примеры использования

Обычный GET-запрос:

import stealth_requests as requests

resp = requests.get("https://example.com")

print(resp.status_code)
print(resp.text)

Использование сессии:

from stealth_requests import StealthSession

with StealthSession() as session:
    resp = session.get("https://example.com")

Получить метаданные страницы:

print(resp.meta.title)
print(resp.meta.description)
print(resp.meta.author)

Получить все ссылки:

print(resp.links)

Получить email-адреса:

print(resp.emails)

Конвертировать страницу в Markdown:

markdown = resp.markdown()

Асинхронные запросы:

from stealth_requests import AsyncStealthSession

async with AsyncStealthSession() as session:
    resp = await session.get("https://example.com")

💻 Для тех, кто занимается веб-скрейпингом, мониторингом сайтов или пишет парсеры на Python, Stealth-Requests может стать отличной заменой обычному requests: минимум изменений в коде, встроенная маскировка под браузер и множество полезных инструментов для работы с HTML «из коробки».

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#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

🖥 Unlimited-OCR — новая open-source модель, которая умеет анализировать десятки страниц документа за один запуск, без разбиения на отдельные изображения. Проект построен на новой архитектуре R-SWA, благодаря которой скорость практически не падает даже на очень длинных документах.

Что умеет?
📚 Обрабатывает целые книги, PDF, научные статьи, инструкции и большие документы одним проходом.
🖼 Работает не только с PDF, но и с отдельными изображениями, сканами и фотографиями документов.
🌍 Поддерживает множество языков.
📄 Сохраняет структуру документа и корректно извлекает длинные тексты.
✂️ Не требует разрезать PDF на десятки частей — модель рассчитана на длинные последовательности и может распознавать десятки страниц за один запуск.

Подходит для:
* обучения по электронным книгам;
* оцифровки архивов;
* подготовки данных для RAG;
* поиска информации в больших PDF;
* создания собственных AI-баз знаний.

⚙️ Установка

Клонируем проект:

git clone https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
cd Unlimited-OCR

Устанавливаем зависимости:

pip install torch torchvision transformers pymupdf pillow matplotlib einops addict easydict psutil

▶️ Пример использования

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained(
    "baidu/Unlimited-OCR",
    trust_remote_code=True
)

Простой пример распознавания PDF:

model.infer_multi(
    tokenizer,
    prompt='<image>Multi page parsing.',
    image_files=pdf_to_images('your_doc.pdf', dpi=300),
    output_path='your/output/dir',
    image_size=1024,
    max_length=32768,
    no_repeat_ngram_size=35, ngram_window=1024,
    save_results=True,
)

💬 Если вы работаете с огромными PDF, учебниками, исследованиями или строите AI-системы поверх документов, Unlimited-OCR выглядит одним из самых интересных открытых OCR-проектов.

Ключевая особенность — возможность обрабатывать длинные документы целиком без традиционного разбиения на страницы, что упрощает конвейер обработки и ускоряет работу с большими объемами данных.

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

🎙 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.

🎧 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

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

🔥 Создание реалистичных AI-видео постепенно становится доступным каждому.

LongCat-Video — открытая нейросеть с 13,6 млрд параметров, которая умеет не только генерировать видео по тексту, но и создавать говорящих аватаров, анимировать фотографии, продолжать существующие ролики и синхронизировать речь с движением губ. Всё это можно запускать локально.

Возможности:
🔣Text-to-Video — создание видео по текстовому описанию.
🔣Image-to-Video — оживляет обычные изображения.
🔣AI-аватары — создание говорящих персонажей по фотографии и аудио.
🔣Липсинк высокого качества — синхронизация речи и движения губ с использованием Whisper Large в новой версии Avatar 1.5.
🔣Поддержка нескольких персонажей и нескольких аудиодорожек одновременно.
🔣Работает не только с людьми, но и с аниме, животными и стилизованными персонажами.
🔣Генерирует длинные ролики без заметной деградации качества и «дрейфа» цветов — одна из ключевых особенностей проекта.
🔣Генерация видео 720p, 30 FPS с оптимизированной архитектурой и ускоренным инференсом.

Где пригодится?
🟢Создание AI-блогеров.
🟢Виртуальные ведущие.
🟢Озвучка фотографий.
🟢Дубляж видео.
🟢Контент для YouTube, TikTok и Reels.
🟢Игровые NPC.
🟢Маркетинговые ролики.
🟢AI-персонажи для Telegram-ботов и сайтов.

⚙️ Установка

Клонируем проект:

git clone https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
cd LongCat-Video

Создаем окружение:

conda create -n longcat-video python=3.10
conda activate longcat-video

Устанавливаем зависимости:

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_avatar.txt

Скачиваем модели:

pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar --local-dir ./weights/LongCat-Video-Avatar
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5 --local-dir ./weights/LongCat-Video-Avatar-1.5

▶️ Запуск

Генерация видео:

torchrun run_demo_text_to_video.py

Оживление изображения:

torchrun run_demo_image_to_video.py

Создание говорящего аватара:

torchrun run_demo_avatar_single_audio_to_video.py

Несколько персонажей:

torchrun run_demo_avatar_multi_audio_to_video.py

Веб-интерфейс:

python run_streamlit.py

Один из самых интересных открытых проектов. В одном репозитории объединены генерация видео по тексту, анимация изображений, создание говорящих аватаров и продолжение существующих роликов. При этом разработчики делают упор на длительные видео, стабильность персонажей и качественную синхронизацию речи, что приближает проект к возможностям коммерческих сервисов.

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github