[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام [PYTHON:TODAY]
تُعد قناة [PYTHON:TODAY] (@python2day) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 63 354 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 051 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 392 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 354 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -295، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.29%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 8.09% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 050 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 5 122 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 55.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, soft, install, pip, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python. В этой книге: - Алгоритмы поиска. - Обобщенные технологии для графов. - Нейронные сети. - Генетические алгоритмы. - Состязательный поиск. - Использование аннотаций типов в описанных задачах.Автор: Копец Дэвид Год: 2020 💾 Скачать книгу #python #books #русский
Одна из самых популярных Python библиотек для анализа, классификации и обработки изображений.Используется при созданий приложений по компьютерному зрению и машинному обучению. Включает в себя более 2500 как классических так и современных алгоритмов обработки изображений, машинного обучения и компьютерного зрения. Часто применяется для распознавания лиц, но это далеко не полный функционал. По сути это мощный инструмент, позволяющий размывать, сглаживаживать, накладывать фильтры, изменять размеры, кадрировать и поворачивать изображения. 💡 GitHub #soft #python
«Госуслуги.COVID трекер», позволяющее отслеживать контакты с больными коронавирусной инфекцией (COVID-19).
С помощью программы устройство пользователя ищет и запоминает данные других мобильных устройств поблизости, используя технологию Exposure Notification, разработанную компаниями Apple и Google.
«Технология фиксирует через ваш Bluetooth устройства других пользователей, обмениваясь с ними случайными ключами. Ваше устройство хранит свой список ключей локально, не передавая его наружу. Если кто-то из пользователей заболел и у него положительный тест на COVID-19, он сообщает об этом анонимно через приложение, предоставляя только доступ к своим случайным ключам за последние две недели», — говорится в описании приложения.
Если пользователь находился рядом с больным человеком за последние 14 дней, то программа покажет push-уведомление с датой контакта, не указывая при этом какую-либо персональную информацию заболевшего.
Приложение разработано Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ при участии Министерства здравоохранения РФ. Разработчиком числится Минцифры РФ.
Damn...Face recognition — популярный, мощный и в тоже время очень простой в использовании Python проект. Легко распознает лица и манипулирует ими с помощью Python или командной строки.
Применяет для этого самую простую в мире библиотеку распознавания лиц. При этом используется dlib с глубоким обучением для обнаружения лиц с точностью 99,38% в тесте Wild benchmark.
💡 GitHub
#soft #python🔥 Отличная книга для новичков с пошаговым объяснением.Автор: Joshua M. Willman Год: 2020 💾 Скачать книгу #python #books #english
