ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python/ django

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 382 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 244 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 292 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 382 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -248، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.91‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.11‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 452 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 813 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

58 382
المشتركون
-1024 ساعات
-1547 أيام
-24830 أيام
أرشيف المشاركات
The most important concepts and features of scaPy: Advanced NLP in Python https://www.datacamp.com/community/blog/spacy-cheatsheet

Python Face Recognition Tutorial https://www.youtube.com/watch?v=QSTnwsZj2yc

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

Data Science with Python explained An overview of using Python for data science including Numpy, Scipy, pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow and Keras https://towardsdatascience.com/data-science-with-python-explained-9333b7cef747

Complete Python Tutorial for Beginners | Learn Python from Scratch | Python Training https://www.youtube.com/watch?v=4_6CHpzwljQ

10 Python Tips and Tricks For Writing Better Code https://www.youtube.com/watch?v=C-gEQdGVXbk

#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data
#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data_mining - #slide - #implementation . . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

Loguru is a library which aims to bring enjoyable logging in Python. https://github.com/Delgan/loguru?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

ML | Implement Face recognition using k-NN with scikit-learn https://www.geeksforgeeks.org/ml-implement-face-recognition-using-k-nn-with-scikit-learn/

Python Telegram Bot with pyTelegramBotAPI https://www.youtube.com/watch?v=jhFsFZXZbu4