Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «Deep-Grid»
Подписчики
Всего
205
Сегодня
0
Просмотров на пост
Всего
104
ER
Общий
50.85%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 7 из 65 постов
Смотреть все посты
Пост от 11.10.2026 13:02
46
4
1
Балуюсь с собственной нейросетью по созданию 3D игр, как вам результат?
Пост от 07.10.2026 10:47
24
0
0
В чем прикол скрещивать майнкрафт с другими играми? Ну да, это прикольно выглядит, но почему это вызвало такой шок у всех
Пост от 06.10.2026 21:13
18
5
0
Вот такая иконка будет у приложухи
Видео/гифка
Пост от 06.10.2026 20:18
17
0
0
Базовые формы моделей ИИшка уже может собирать, но пока что очень слабо
Пост от 06.10.2026 20:14
46
0
0
Короче делать через web очень тяжко, как минимум невозможно запустить python сервер клиентом.
Поэтому нейронка будет архивом, в котором будет батник. Он сначала проверяет наличие Node.js и Python в системе. Если их нет - скидывает ссылки на скачивание, но я думаю сделать систему, чтобы батник сам их и накатил в случае отсутствия.
Затем батник сам с нуля создает виртуальное окружение и выкачивает гигабайты PyTorch с поддержкой видеокарт (CUDA), сервер FastAPI и все зависимости к этой теме.
Python-кодом стягивает исходники нейросети TripoSR напрямую с GitHub, распаковывает архив и встраивает файлы прямо в ядро программы.
После сборки одновременно стартуют два процесса, которые общаются между собой по локальной сети:
1. Бэкенд (Python + FastAPI + PyTorch) Запускается в фоне на порту 8000. Его задача — загрузить веса нейросетей в VRAM вашей видеокарты и поднять локальный API-сервер.
2. Фронтенд (Electron + React + Vite) Поднимается на порту 3000. Главный процесс Electron работает как защитник, а конкретно он пингует Python-сервер, и только когда видеокарта прогрета и отдает статус 200 OK поднимает сам интерфейс проги.
• Вы кидаете 2D-картинку
• React отправляет её POST-запросом на наш скрытый Python-сервер.
• Там нейросеть rembg вырезает фон если он есть, а TripoSR генерирует из пикселей 3D-объем и создаёт форму
• Затем алгоритм Marching Cubes натягивает на это полигональную сетку, оптимизирует её (децимация) и упаковывает в бинарник .glb.
• Готовый файл улетает обратно во фронтенд, где мгновенно рендерится на движке Three.js.
Вот такая не хитрая система связки нейронок, скоро добавлю связку с gemini
Поэтому нейронка будет архивом, в котором будет батник. Он сначала проверяет наличие Node.js и Python в системе. Если их нет - скидывает ссылки на скачивание, но я думаю сделать систему, чтобы батник сам их и накатил в случае отсутствия.
Затем батник сам с нуля создает виртуальное окружение и выкачивает гигабайты PyTorch с поддержкой видеокарт (CUDA), сервер FastAPI и все зависимости к этой теме.
Python-кодом стягивает исходники нейросети TripoSR напрямую с GitHub, распаковывает архив и встраивает файлы прямо в ядро программы.
После сборки одновременно стартуют два процесса, которые общаются между собой по локальной сети:
1. Бэкенд (Python + FastAPI + PyTorch) Запускается в фоне на порту 8000. Его задача — загрузить веса нейросетей в VRAM вашей видеокарты и поднять локальный API-сервер.
2. Фронтенд (Electron + React + Vite) Поднимается на порту 3000. Главный процесс Electron работает как защитник, а конкретно он пингует Python-сервер, и только когда видеокарта прогрета и отдает статус 200 OK поднимает сам интерфейс проги.
• Вы кидаете 2D-картинку
• React отправляет её POST-запросом на наш скрытый Python-сервер.
• Там нейросеть rembg вырезает фон если он есть, а TripoSR генерирует из пикселей 3D-объем и создаёт форму
• Затем алгоритм Marching Cubes натягивает на это полигональную сетку, оптимизирует её (децимация) и упаковывает в бинарник .glb.
• Готовый файл улетает обратно во фронтенд, где мгновенно рендерится на движке Three.js.
Вот такая не хитрая система связки нейронок, скоро добавлю связку с gemini
Пост от 06.10.2026 02:00
9
0
0
Надеюсь никто не обидится, если я попрошу вас вставлять свой токен gemini 🥹 моего не хватит на всех
Пост от 06.10.2026 01:58
10
0
0
Однако писать 3D модели легко