Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا10 249 التكنولوجيات والتطبيقات2 219...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 836 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 249 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 836 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -518، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -23، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.80‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.51‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 267 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 101 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 25.
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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 836

المشتركون

-2324 ساعات

-1217 أيام

-51830 أيام

5 267

عرض المشاهدات

~ 2 10124 ساعات

~ 2 64248 ساعات

8.80%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

59 821

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

59 821

Torchdata is PyTorch oriented library focused on data processing and input pipelines in general https://github.com/szymonmaszke/torchdata

59 821

Great tool for pytorch @ai_machinelearning_big_data

59 821

Speeding up Python Code: Fast Filtering and Slow Loops https://towardsdatascience.com/speeding-up-python-code-fast-filtering-and-slow-loops-8e11a09a9c2f

59 821

100+ Coding Interview Questions for Programmers https://codeburst.io/100-coding-interview-questions-for-programmers-b1cf74885fb7

59 821

Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module https://www.youtube.com/watch?v=fKl2JW_qrso

59 821

Python tricks 101, what every new programmer should know. https://towardsdatascience.com/python-tricks-101-what-every-new-programmer-should-know-c512a9787022

59 821

Custom Application Metrics with Django, Prometheus, and Kubernetes https://labs.meanpug.com/custom-application-metrics-with-django-prometheus-and-kubernetes/

59 821

OpenCV – Stream video to web browser/HTML page https://www.pyimagesearch.com/2019/09/02/opencv-stream-video-to-web-browser-html-page/

59 821

5 Reasons to Learn Probability for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/why-learn-probability-for-machine-learning/

59 821

Demystifying hypothesis testing with simple Python examples https://towardsdatascience.com/demystifying-hypothesis-testing-with-simple-python-examples-4997ad3c5294

59 821

Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss

59 821

Debugging Python programs https://stribny.name/blog/2019/06/debugging-python-programs

59 821

Django + Elasticsearch. Searching for awesome TED Talks https://apirobot.me/posts/django-elasticsearch-searching-for-awesome-ted-talks

59 821

10 Python Articles Programmers Should Read https://medium.com/javarevisited/10-python-articles-programmers-should-read-c64f4725d968?source=---------4-----------------------

59 821

SuperSQLite: a supercharged SQLite library for Python https://github.com/plasticityai/supersqlite

59 821

Build an Interactive, Modern Dashboard With Dash https://medium.com/better-programming/build-an-interactive-modern-dashboard-using-dash-ab6b34cb515

59 821

Django Template Fiddle Launched https://www.pythoncircle.com/post/690/django-template-fiddle-launched/

59 821

Dagster is a system for building modern data applications. https://github.com/dagster-io/dagster

59 821

Useful String Methods in Python Learn about some of Python’s built-in methods that can be used on strings https://towardsdatascience.com/useful-string-methods-in-python-5047ea4d3f90