ar
Feedback
Python/ django

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
Machinelearningالشبكة:Machinelearningروسيا10 243التكنولوجيات والتطبيقات2 219

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 843 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 219 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 243 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 843 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -524، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -24، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.88‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.43‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 317 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 052 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 28.
  • 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 21 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

59 843
المشتركون
-2424 ساعات
-1227 أيام
-52430 أيام
أرشيف المشاركات
Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django
Python/ django
59 836
Neural Networks from Scratch - Coding a Layer A beginner’s guide to understanding the inner workings of Deep Learning https://morioh.com/p/fb1b9f5a52bc Video Part 1: https://www.youtube.com/watch?v=Wo5dMEP_BbI Video Part 2: https://www.youtube.com/watch?v=lGLto9Xd7bU

Python/ django
Python/ django
59 836
Connecting Flask and Nginx with Docker https://morioh.com/p/b4d97538df90

Python/ django
Python/ django
59 836
Announcing PyCaret 1.0.0 An open source low-code machine learning library in Python. PyCaret allows you to go from preparing data to deploying models within seconds from your choice of notebook environment. https://towardsdatascience.com/announcing-pycaret-an-open-source-low-code-machine-learning-library-in-python-4a1f1aad8d46 Habr RU : https://habr.com/ru/company/otus/blog/497770/ Github: https://github.com/pycaret/pycaret Guide: https://pycaret.org/guide/

Python/ django
Python/ django
59 836
Implement Face Detection from Image and Video with Python https://morioh.com/p/108652f1547a

Python/ django
Python/ django
59 836
How to Develop Voting Ensembles With Python https://machinelearningmastery.com/voting-ensembles-with-python/

Python/ django
Python/ django
59 836
Web Scraping with Python https://morioh.com/p/284807096613

Python/ django
Python/ django
59 836
Quick Domain-Specific Languages in Python with textX https://tomassetti.me/quick-domain-specific-languages-in-python-with-textx/

Python/ django
Python/ django
59 836
Nevergrad, an evolutionary optimization platform, adds new key features Facebook AI’s open source Python3 library for derivative-free and evolutionary optimization. https://ai.facebook.com/blog/nevergrad-an-evolutionary-optimization-platform-adds-new-key-features/ GitHub: https://github.com/facebookresearch/nevergrad Documentation: https://facebookresearch.github.io/nevergrad/index.html

Python/ django
Python/ django
59 836
Combining Data in Pandas With merge(), .join(), and concat() https://realpython.com/pandas-merge-join-and-concat/

Python/ django
Python/ django
59 836
Научи нейросеть узнавать объекты с первого раза. Приходи на открытый урок по Нейросетям на Python https://otus.pw/BW0O/ 14 ап
Научи нейросеть узнавать объекты с первого раза. Приходи на открытый урок по Нейросетям на Python https://otus.pw/BW0O/ 14 апреля в 20:00 Михаил Степанов, эксперт по машинному обучению из Jet Infosystems, проведет занятие по Triplet loss. Что будем делать: * Научимся работать с tensorflow datasets * Рассмотрим проблему one-shot learning, metric learning * Разберемся, что такое siamese networks и triplet loss * Обучим нейросеть, способную с первого раза узнавать объекты Требуется знание Python и математики. Проходи вступительный тест и записывайся в группу, пока действуют самые большие скидки!

Python/ django
Python/ django
59 836
Neural Networks from Scratch - P.1 Intro and Neuron Code https://morioh.com/p/d3398c5b6c25

Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django
Python/ django
59 836
10+ Python Tips and Tricks You Should Know in 2020 https://morioh.com/p/7430d87868f7

Python/ django
Python/ django
59 836
Using Python to Check for File Changes in Excel https://pybit.es/using-python-to-check-for-file-changes-in-excel.html

Python/ django
Python/ django
59 836
Selenium Webdriver using Python: Tutorial with Examples https://morioh.com/p/4aaa28813caf

Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django
Python/ django
59 836
How to Make an Instagram Bot With Python and InstaPy https://realpython.com/instagram-bot-python-instapy/

Python/ django
Python/ django
59 836
Django Social Login Authentication Example https://morioh.com/p/185f50b2f195

Python/ django
Python/ django
59 836