Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀
Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера!
Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре.
⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask.
⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения.
⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности.
⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%.
⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие.
💻 Пример интеграции с Django:
https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
Собраны реальные методы, которыми сегодня пользуются киберпреступники, фишеры и мошенники, — от банального письма «ваш аккаунт заблокирован» до сложных многоэтапных атак с использованием ИИ.
Внутри:
🔴 130 практических примеров атак и разбор их механики;
🔴 реальные примеры фишинговых писем;
🔴 психологические приёмы, заставляющие человека поверить злоумышленнику;
🔴 инструменты, используемые при подготовке атак;
🔴 атаки через почту, мессенджеры и социальные сети, а также сценарии из реальной жизни;
🔴 организационные и технические способы защиты;
🔴 методика создания 10 000 сценариев учебных атак для проверки сотрудников;
🔴 полный цикл проведения таких проверок — от подготовки до анализа результатов;
🔴 отдельный большой раздел про ИИ в социальной инженерии и современном фишинге.
Особенно интересно посмотреть, насколько далеко всё ушло от писем про «наследство африканского принца»: сегодня мошенники используют персонализацию, автоматизацию, нейросети и целые цепочки взаимодействий.
Полезный материал для безопасников, разработчиков, пентестеров и вообще всех, кто хочет понимать, как человека превращают в самую уязвимую часть системы — и как этому противостоять.
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
Экономия 200 000 ₽ на ИБ-обучении.
Закрываем летнюю акцию!
Никаких унылых проводов лета - только хардкорная прокачка скиллов 👉@cyacademy_support
До конца августа отдаем наш самый жирный ПАК из 5 фундаментальных курсов за 50 000 ₽ вместо ~250 000 ₽.
Да, это ровно по 10 000 ₽ за мощнейшие программы, включая Linux CyberPunk (с официальным дипломом сисадмина!), HackerPoint (Blue/Red Team), HackerPoint 2, SQL для хакера и AI-помощники на Python.
До конца акции осталось всего несколько дней (закрываем 31 августа). Отдавать такой объем знаний и официальные документы за бесценок массово - невозможно. Осталось всего 12 мест по этой цене.
❗️Как только 12 человек заберут бандл, мы досрочно закрываем продажи Жаркого лета. Это беспрецедентный шанс забрать базу пентеста и автоматизации, которая навсегда изменит твой подход к заработку в ИБ.
⏳ Врывайся в осень с новой профессией.
Пиши кодовое слово "ЛЕТО" в саппорт, чтобы забрать бандл, пока есть места:
👉@cyacademy_support
Осваиваем Data Science на Python через реальные задачи и практические проекты.
Python давно стал одним из главных инструментов для работы с данными — от анализа продаж и маркетинга до построения моделей машинного обучения и принятия бизнес-решений.
Вы познакомитесь с ключевыми инструментами экосистемы Data Science и научитесь превращать сырые данные в полезную информацию.
Внутри:
💬 работа со встроенными структурами данных Python;
💬 анализ данных с помощью NumPy и pandas;
💬 машинное обучение на базе scikit-learn;
💬 визуализация данных через Matplotlib и другие библиотеки;
💬 загрузка, очистка, группировка и агрегация датасетов;
💬 создание графиков, диаграмм и карт;
💬 анализ бизнес-показателей и подготовка данных для принятия решений.
Главное — всё объясняется на практических примерах. Вы
создадите несколько полноценных проектов, среди которых:
🚕 сервис такси с использованием геолокации;
🛒 систему анализа покупательских корзин для поиска связанных товаров;
📈 модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.
Отличный материал для разработчиков, которые хотят перейти от обычного программирования к анализу данных, Data Science и машинному обучению на Python.