Матвей Дорошенко

ЛОЖА

2026-04-16T01:30:39.130Z

— $ > ₽

Всех приветствую! В этой статье распишу более детально презентацию моего продукта — группового менторства

💎 Главная цель — вывести каждого участника на доход $10,000 с зарубежного рынка с полного нуля без знания английского языка за 6 месяцев

Если уже в голову лезут сомнения какие-то, что это невозможно

Просто поверь, что это более чем реально

Даже ты сейчас сидишь с голой жопой, без ресурсов, опыта и возможностей — выйти на 10к$/мес стабильно это изи

Это не совсем легко, понятное дело, но это не сложно

Нужно просто обучиться базово генерить деньги из интернета: создавать контент и цифровые продукты

К концу обучения в ЛОЖЕ, у тебя будет готовая система, которая тебе генерит минимум 10,000$ ежемесячно

!!!!!!! Как выглядит программа и через какие этапы нам предстоит пройти (подробно всю технологию можно изучить тут)

1. СОЗДАНИЕ СВОЕГО ПЕРВОГО ОНЛАЙН МИНИ-ПРОДУКТА НА ЗАРУБЕЖНЫЙ РЫНОК, РАСКАЧКА INSTAGRAM ПРОФИЛЕЙ И ВЫХОД НА ПЕРВЫЕ 3,000-5,000$

На данном этапе мы занимаемся тем, что строим свой первый бизнес на США в Instagram.

С помощью Reels с нейроописаниями мы быстро набираем аудиторию в Instagram и с помощью простой воронки на мини-продукт делаем продажи и первые деньги и результаты с зарубежного рынка (за 2-3 месяца можно выйти на 3,000-5,000$ с 1 аккаунта + мы получаем кейс, для дальнейшего закрытия партнёров на наш хайтикет продукт)

2. СОЗДАНИЕ СОБСТВЕННОЙ ВОРОНКИ НА ХАЙТИКЕТ ПРОДУКТЫ И ВЫХОД НА 10,000$

На данном этапе, после того как мы вышли на доход с продажи мини-продуктов — мы можем обучать людей делать то же самое и зарабатывать с этого деньги.

Мы создаем воронку на хайтикет продукт, а именно на наше групповое менторство и начинаем новые аккаунты в Instagram с нейроописаниями и начинает активно выкладывать видео на Youtube.

Воронка такая, что в Instagram мы собираем охваты, на Youtube греем их, следующий этап мы с Youtube-видео ведем их на VSL видео на том же Youtube, где мы презентуем и продаем по сути наш продукт и дальше на статью-конвертер с которой выводим на звонок и закрываем.

Чтобы выйти на 10,000$ в месяц нам достаточно закрыть всего 5-7 человек хотя бы на 1,000$, что делается довольно просто в течение 1-2 месяцев.

И по сути уже на 4-5 месяц обучения в ЛОЖЕ ты выходишь на первые 10,000$ в месяц

3. МАСШТАБИРОВАНИЕ ДО 30,000$ В МЕСЯЦ

Этот этап происходит на 4-6 месяц обучения либо уже за его пределами.

Здесь ты уже набрал трафик в Youtube и Instagram и запускаешь несколько продуктов на разные свои сегменты аудитории и на разные ценники и монетизируешь их все.

Сложно предсказать, когда это точно произойдет, потому что для того, чтобы пробить 30к$ и двигаться дальше нужно самое главное — трафик, он может прийти быстро или чуть медленнее, но он точно придет.

По сути мы дополняем существующую систему новыми продуктами и наливаем еще больше трафик, за счет чего и пробиваем 30,000$ в месяц

!!!!!!! Чему Я буду обучать тебя в ЛОЖЕ, чтобы мы реализовали программу:

1. СОЗДАНИЕ ОНЛАЙН ПРОДУКТОВ, КОНТЕНТ ФЕРМЫ И ВОРОНОК ПРОДАЖ

Для начала мы обучимся всем необходимым техническим навыкам и этому будут посвящены первые 1,5-2 недели.

Я научу тебя создавать контент на Youtube и в Instagram, который будет приносить лидов и много охватов, научу тебя создавать воронки, которые будут эту аудиторию ахуенно конвертить и создавать продукты, которые реально будут решать проблемы людей и которые будут покупать)

Как следствие у тебя будут все необходимые навыки, чтобы ты смог выстроить все себе и зарабатывать с этого деньги и выстроить это другим и пройти по вышеописанному алгоритму (полное описание смотри тут), мои навыки в создании продуктов и контента позволили мне всего за год выйти на 100,000$+

2. ПРОДАЖИ

Я научу тебя продавать на звонке и через контент, Я научу тебя как сделать так, чтобы продажа стала твоим стилем общения и через все слова и единицы контента ты продавал себя, свои идеи и идеологию и продукты если говорим про продажи на звонке или всл контент.

3. ВЫСТРАИВАНИЕ АКТИВОВ

Деньги берутся не из воздуха, деньги мы получаем ТОЛЬКО из рук других людей, поэтому чем больше у тебя активов, тем больше у тебя денег.

Прямо сейчас у тебя под жопой находятся несколько тысяч долларов активов в твоем окружении, но ты их не используешь (если ты подумал, что у тебя в окружении нет людей, которым ты мог бы что то продать, то ты ошибаешься, Я слышу это буквально от каждого, кому говорю про активы, а потом люди идут и делают деньги).

Научу как не просто продавать продукты, а выстраивать вокруг себя целую экосистему и государство, в котором твои клиенты и подписчики, это не просто левые люди, а твои фанаты, готовые платить тебе деньги

4. БИЗНЕС МЫШЛЕНИЕ И ВЫСТРАИВАНИЕ СИСТЕМ

Мы не занимаемся темками, мы строим бизнес в интернете, мы строим систему, которая генерирует нам деньги и пользу для наших клиентов.

Я передам тебе свой образ мышления, благодаря которому ты научишься видеть окна возможностей, паттерны на рынке, научишься мыслить экспансией и обращиванием себя активами.

Для меня бизнес это война и каждый из нас находится на общей карте.

Тебе нужно выйти из рамок концепций, в которых ты сейчас находишься и осознать то, что позволит тебе грамотно развиваться и расти, благо ты не 1, ты объединился со мной и со своими союзниками в ЛОЖЕ и для тебя путь до первой десятки будет быстрее и проще чем в соло

5. СОЗДАНИЕ ВИДЕО НА YOUTUBE И ПОСТРОЕНИЕ ВОРОНОК НА ЗАПАД И РУ

Это происходит на второй месяц обучения, ты полностью, просто выполняя мои гайды и уроки научишься создавать видео, продукты и воронки на запад и ру, за счет чего и выйдешь на 10,000$+

📌 КАКИЕ ЭТАПЫ ОБУЧЕНИЯ В ЛОЖЕ?

0-2 неделя — мы изучаем все технические моменты и материалы и уже с 0 начинаем раскачивать Instagram с помощью видео с нейроописаниями, набираем подписчиков на зарубежном рынке

2 неделя - 2 месяц — мы уже создали первый мини-продукт на зарубежный рынок и сделали первую 1,000$ через Instagram

2-3 месяц - мы создали фул воронку для себя на свой хайтикет продукт и залутали первого клиента на выстраивание такой же системы как у нас, заработали первые 1,000-3,000$ со своих хайтикет продуктов

3-5 месяц - масштабируемся за счет контента и команды, набираем учеников, за счет видео с нейроописаниями в Instagram и Youtube-видео, выходим на стабильные 10,000$ в месяц с продаж хайтикет продуктов и мини-продуктов с наших старых профилей в Instagram

5-6+ месяц - масштабируем собственный инфобизнес до 30000$ в месяц за счет продажи наших хайтикет продуктов, добавления продуктов на все ценовые сегменты и увеличения объема трафика либо доходим до 10,000$ до конца обучения, если не сделали этого раньше

📌 КАК БУДЕТ ПРОХОДИТЬ ОБУЧЕНИЕ В ЛОЖЕ?

Будет 20 человек на старте и будет 2 команды по 10 человек

⚙️ Основной концепт — создать себе рабочий бизнес в Instagram на западный рынок на продаже мини-продуктов, параллельно собрать себе базу из активов на русском рынке и после первых нескольких тысяч долларов заработанных с мини-продуктов, построить себе воронку на хайтикет продукты на западе, которую затем масштабировать до 10,000-30,000$ в месяц

И запомни одну немаловажную вещь, если ты будешь начинать что-то делать в попытках выйти на доход

Фокусировка твоего внимания должна быть на вопросе: «как себя обрастить наибольшим количеством активов?»

🤑 Если постановка вопроса будет такая, поверь, все возможности потекут к тебе в руки и преимущественно деньги

Мы выстроим базу из активов в виде клиентов, проектов, медийки и систему, которая обеспечит тебе стабильные 10,000$ в месяц

Ты буквально выстроишь систему которая обеспечит тебя на всю жизнь

И мой подход упирается не в то, чтобы ебашить по 12 часов и симулировать бурную деятельность, чтобы пусть даже заработать

🎯 Подход в том, чтобы выстроить систему, которая можно масштабировать хоть до Х00,000$/мес

В общем, подводя итог

Я собрал гениальный продукт, которого буквально нет на рынке

Примкнув к которому у тебя появится раз и навсегда поменять свою жизнь

Не только свою жизнь, но и жизнь своих внуков и правнуков

Раз и навсегда поменять ход игры и вписать свое имя в историю своей семьи

Осталось только сделать последний шаг

Если ты готов стать навсегда богатым и свободным жить, перемещаться и делать то, что ТЫ хочешь

То жду тебя в ЛОЖЕ

ЗАХОДИ

🔍 Как найти хэш транзакции при оплате в USDT (TRC-20)?

2025-06-17T19:57:49.466Z

Когда вы отправляете криптовалюту USDT на наш кошелёк, важно подтвердить платёж. Для этого система просит вставить tx_hash — это уникальный код транзакции, который позволяет проверить, что вы действительно перевели средства.

🔐 Где взять хэш транзакции?

Зайдите в ваш криптокошелёк (например, TronLink, TrustWallet, Binance).
Перейдите в историю операций или в отправленные транзакции.
Найдите вашу отправку USDT на наш адрес.
Скопируйте хэш / ID транзакции — он обычно называется TxID, Hash или Transaction ID.

Пример хэша:

56ed6ab5cc07f32d23c331b187448202cf91d29eb6a0d7bb9ac8bc8f0bb75815

🧾 Что делать дальше?

👉 Вставьте этот хэш в поле «Вставьте хэш» на странице подтверждения

Приложение автоматически проверит его и выдаст вам товар / активирует подписку.

Если хэш неверный — вы получите сообщение об ошибке. В этом случае проверьте:

Что вы скопировали именно tx_hash;
Что транзакция уже подтверждена в сети;
Что сумма и адрес получателя соответствуют нашим.

📩 Если остались вопросы — напишите в поддержку: @MatveyDoroshenko

ИИ-модель для пересказа текста на Python

2024-05-30T14:34:46.987Z

Осс, товарищи самураи!

Разработка программного обеспечения для пересказа текста с использованием Python и Hugging Face Transformers

Пересказ текста с использованием искусственного интеллекта (ИИ) - это процесс автоматического создания краткого пересказа длинного текста. Такой софт может быть полезен в различных областях, включая журналистику, образование и автоматизацию контента. В этой статье мы рассмотрим, как создать такую программу, используя Python и библиотеку Hugging Face Transformers. Мы пройдем через все этапы, начиная с установки необходимых инструментов и заканчивая обучением модели и её использованием для пересказа текста.

Шаги создания софта для пересказа текста:

1. Установка необходимых библиотек.
2. Загрузка и предобработка данных.
3. Настройка и обучение модели.
4. Использование обученной модели для пересказа текста.
5. Развертывание модели и создание API.

1. Установка необходимых библиотек

Для начала необходимо установить библиотеки `transformers` и `datasets`. Библиотека `transformers` предоставляет доступ к множеству моделей для обработки естественного языка, а `datasets` облегчает работу с различными наборами данных.

pip install transformers datasets

2. Загрузка и предобработка данных

Для обучения модели нам потребуется набор данных, содержащий статьи и их краткие пересказы. В данном примере мы будем использовать датасет CNN/DailyMail.

from datasets import load_dataset

# Загрузка датасета CNN/DailyMail dataset = load_dataset("cnn_dailymail", "3.0.0") train_data = dataset['train'] validation_data = dataset['validation'] test_data = dataset['test']

После загрузки данных необходимо их предобработать. Это включает в себя подготовку входных данных и меток для обучения модели.

from transformers import T5Tokenizer

# Загрузка токенайзера tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')

# Функция для предобработки данных def preprocess_data(batch): inputs = ["summarize: " + doc for doc in batch['article']] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True, padding="max_length", return_tensors="pt") with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(batch['highlights'], max_length=150, truncation=True, padding="max_length", return_tensors="pt") model_inputs['labels'] = labels['input_ids'] return model_inputs

# Применение предобработки к датасету train_data = train_data.map(preprocess_data, batched=True, remove_columns=["article", "highlights", "id"]) validation_data = validation_data.map(preprocess_data, batched=True, remove_columns=["article", "highlights", "id"])

3. Настройка и обучение модели

Мы будем использовать модель T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), которая специально разработана для задач преобразования текста.

from transformers import T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments

# Загрузка модели model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')

# Настройка параметров обучения training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, num_train_epochs=1, weight_decay=0.01, save_total_limit=3, remove_unused_columns=False, logging_dir='./logs', )

# Создание тренера trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_data, eval_dataset=validation_data )

# Обучение модели trainer.train()

4. Использование обученной модели для пересказа текста

После завершения обучения модели, мы можем использовать её для пересказа текста. Вот пример функции для пересказа текста:

# Функция для пересказа текста def summarize(text): inputs = tokenizer.encode("summarize: " + text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True) summary_ids = model.generate(inputs, max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True) return summary

# Пример использования example_text = """ Your example article text goes here. It should be a longer piece of text that you want the model to summarize. """ summary = summarize(example_text) print("Summary:", summary)

5. Развертывание модели и создание API

Для того чтобы другие пользователи могли использовать вашу модель, нужно развернуть её и создать API. Для этого можно использовать фреймворки, такие как Flask или FastAPI.

Установка FastAPI и Uvicorn

pip install fastapi uvicorn

Создание API с использованием FastAPI

from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class TextRequest(BaseModel): text: str

@app.post("/summarize/") def summarize_text(request: TextRequest): summary = summarize(request.text) return {"summary": summary}

# Запуск приложения if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

Теперь вы можете запустить сервер и использовать API для получения пересказа текста.

uvicorn your_script_name:app --reload

Заключение

В этой статье мы подробно рассмотрели процесс создания программного обеспечения для пересказа текста, начиная с установки необходимых библиотек и заканчивая развертыванием модели и созданием API. Этот подход можно адаптировать и улучшить в зависимости от ваших конкретных потребностей и требований.

Создание такого софта включает несколько ключевых этапов:

1. Установка и настройка необходимых инструментов.
2. Загрузка и предобработка данных.
3. Обучение модели.
4. Использование модели для пересказа текста.
5. Развертывание модели и создание API.

Следуя этим шагам, вы сможете создать эффективное решение для автоматического пересказа текста, которое можно использовать в различных приложениях.

До встречи на полях сражений!

🥷🏻💻

Введение в разработку чат-ботов

2024-03-29T06:31:27.486Z

Привет! Это первая статья про самую что ни на есть БАЗУ в разработке чат-ботов. Сегодня я расскажу как работает программа внутри и как она обрабатывает твои сообщения🖤

Каждое сообщение, которое приходит в бот видно программе в формате JSON, например:

Боту видны: имя, никнейм, текст сообщения, дата отправки, язык интерфейса и многое другое…

Важно понять, что каждое твое действие в боте — update (от англ. обновление), который приходит в программу в вышеизложенном формате. Чтобы настроить реакцию бота на конкретное действие пользователя используются хэндлеры (от англ. обработчики). Хэндлер — определенная функция, написанная для обработки update'а в боте. Обобщая, задача разработчика чат-бота — написать обработчики для действий в боте, которые совершает пользователь. Например, ввёл команду /start, нажал на кнопку "Оплатить" и т.д.

Возникает резонный вопрос, зачем столько данных передается в бот?

Разберу на примере этой строчки:

Это id пользователя в базе данных Telegram'а, уникальный неизменнный параметр, присваиваемый аккаунту при создании. С помощью него мы можем добавить пользователя в базу данных.

Если у тебя остались вопросы, пиши мне

Ставь 🔥

До встречи 🤙🏻

🥷💻