instabot Instabot - это модуль для языка Python, в котором не только реализована обертка над Instagram API, но и разные полезные функции, такие как “подписаться на список людей”, “пролайкать фотки по хэштегам”, “отписаться от невзаимных подписчиков” и тд. Instabot перед тем, как подписаться на людей, фильтрует их, чтобы не подписываться на заведомо неактивную и фейковую аудиторию.
Рекомендуемые статьи
AIS
👁 43
AIS AIS — это терминальный помощник, который анализирует сбои команд и предлагает решения. Он автоматически собирает данные об окружении и логах, обеспечивая точную диагностику проблем и предлагая контекстуальные решения с структурированными рекомендациями. Это ускоряет обработку
Bandit
👁 37
Bandit Bandit — инструмент для анализа безопасности Python-кода, предназначенный для выявления распространенных уязвимостей. Он строит абстрактное синтаксическое дерево и применяет плагины для детального сканирования а по результатам анализа генерирует отчеты. Bandit доступен в в
Nightwatcher
👁 25
Nightwatcher Nightwatcher — это простое приложение для просмотра IP-камер с пользовательским детектором. Основные характеристики включают быструю потоковую передачу без задержек, кросс-платформенную поддержку на любых устройствах с браузером и возможность работы с локальными ИИ м
torspray
👁 26
torspray Консольная утилита для быстрого запуска новых узлов Tor Этот инструмент предназначен для того чтобы дать менее технически подкованным пользователям возможность быстро и без усилий запускать узлы tor чтобы помочь сети во время кризиса
StegCloak
👁 28
StegCloak StegCloak — это модуль стеганографии на JavaScript, который позволяет скрывать секреты в тексте, используя сжатие и шифрование с помощью невидимых символов Unicode. Он предназначен для использования в конфиденциальной коммуникации, поддерживает защиту данных паролями и
LLaMA-Factory
👁 35
LLaMA-Factory LLaMA-Factory — это универсальный инструмент для тонкой настройки больших языковых моделей таких как LLaMA LLaVA Mistral Mixtral-MoE Qwen Yi и многие другие Он поддерживает различные методы включая непрерывное предварительное обучение супервизорную тонкую настройку