ar
Feedback
Python Portal

Python Portal

الذهاب إلى القناة على Telegram

Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Portal

تُعد قناة Python Portal (@pythonportal) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 50 955 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 540 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 051 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 955 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -393، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -17، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.36‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.72‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 772 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 407 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 19.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل строка, none, true, модуль, peter.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

50 955
المشتركون
-1724 ساعات
-1217 أيام
-39330 أيام
أرشيف المشاركات
Что вы будете делать в этой ситуации? 👉 @PythonPortal
Что вы будете делать в этой ситуации? 👉 @PythonPortal

Тем временем: китаец сделал мусорку с авто-наведением на бросок 😰 👉 @PythonPortal

Этот GitHub-репозиторий — не свалка туториалов. Внутри 28 продакшен-готовых AI-проектов, которые можно использовать. Что там
Этот GitHub-репозиторий — не свалка туториалов. Внутри 28 продакшен-готовых AI-проектов, которые можно использовать. Что там есть: Проекты по машинному обучению → Прогноз цен на Airbnb → Калькулятор стоимости авиабилетов → Трекер успеваемости студентов AI для медицины → Детекция заболеваний грудной клетки → Предсказание сердечных заболеваний → Анализ риска диабета Генеративные AI-приложения → Живой чат-бот на Gemini → Рабочий медицинский ассистент → Инструмент анализа документов Проекты по компьютерному зрению → Система трекинга рук → Приложение для распознавания лекарств → Реализации на OpenCV Дашборды для анализа данных → Аналитика e-commerce → Аналитика ресторанов → Трекер статистики по крикету И ещё 10 продвинутых проектов скоро: → Детекция дипфейков → Классификация опухолей мозга → Система оповещения о сонливости водителя Это не просто набор файлов с кодом. Это end-to-end рабочие приложения. Посмотреть репозиторий 😲 👉 @PythonPortal

Сделай идеальное резюме, не возясь с шаблонами. Пишешь контент в YAML и генерируешь PDF. Проект называется RenderCV, он с отк
Сделай идеальное резюме, не возясь с шаблонами. Пишешь контент в YAML и генерируешь PDF. Проект называется RenderCV, он с открытым исходным кодом 👉 @PythonPortal

😭 👉 @PythonPortal
😭 👉 @PythonPortal

ML-инженерам: NVIDIA выпустила гайд для новичков по fine-tuning LLM с помощью Unsloth. В гайде разбирают: - методы обучения:
ML-инженерам: NVIDIA выпустила гайд для новичков по fine-tuning LLM с помощью Unsloth. В гайде разбирают: - методы обучения: LoRA, FFT, RL - когда и зачем делать fine-tuning, реальные use-case’ы - сколько данных и VRAM требуется - как обучать локально на DGX Spark, RTX-видеокартах и не только Гайд: https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-fine-tuning-unsloth-dgx-spark/ 👉 @PythonPortal

В Source Control в VS Code теперь отображаются Git stash’и Скрытые stash’и наконец-то стали нормально управляемыми.😁 👉 @PythonPortal

NZT существует. В фильме «Области тьмы» герой выпивает NZT — и за день становится трейдером, мастером кунг-фу и полиглотом. Дело не в таблетке. А в состоянии. Химия не нужна. Когда ум чист, внимание собрано, и сомнений нет — ты уже на NZT. Ты замечаешь всё. Действуешь без разрывов. И мир отвечает тебе. Как включить режим NZT? Подписывайся на Мэверика. • входи в состояние всё «получается само». • мгновенно принимай лучшие решения. • считывай сложные связи там, где все видят хаос. • управляй фокусом и вероятностями событий. Твоя таблетка NZT. 👇 Мэверик. Ясность. Точность. ㅤ

AI-компании фиксируют, что около 300 ТБ музыки было публично «заархивировано». 👉 @PythonPortal

Проекты на PyTorch Плейлист, который помогает изучать PyTorch через работу над продвинутыми проектами. 👉 @PythonPortal
Проекты на PyTorch Плейлист, который помогает изучать PyTorch через работу над продвинутыми проектами. 👉 @PythonPortal

Извлечение структурированных данных из анкет пациентов с помощью DSPy и CocoIndex. Получай чистые, типизированные структуриро
Извлечение структурированных данных из анкет пациентов с помощью DSPy и CocoIndex. Получай чистые, типизированные структурированные данные прямо из PDF с валидацией через Pydantic. Читать гид: начать 👉 @PythonPortal

«Да, я программист, как ты догадался?» Как он стоит: 👉 @PythonPortal
«Да, я программист, как ты догадался?» Как он стоит: 👉 @PythonPortal

1 грамм микросхемы RAM стоит дороже, чем 1 грамм 16-каратного золота. 👉 @PythonPortal

8 Ключевых Концепций DDD 👉 @PythonPortal
8 Ключевых Концепций DDD 👉 @PythonPortal

ИТ-специалисты, слушающие, как не-ИТ-специалисты говорят о компьютерах 👉 @PythonPortal
ИТ-специалисты, слушающие, как не-ИТ-специалисты говорят о компьютерах 👉 @PythonPortal

Игра "Tennis for Two", созданная в 1958 году физиком Уильямом Хигинботэмом , которую часто называют первой видеоигрой, в которой для интерактивного игрового процесса использовался осциллограф 👉 @PythonPortal

А что если можно ускорить Python в 37 раз одной строкой кода? Медленные Python-функции в больших кодовых базах страшно оптими
А что если можно ускорить Python в 37 раз одной строкой кода? Медленные Python-функции в больших кодовых базах страшно оптимизировать. Можно попробовать Numba или Cython, но Numba в основном работает только с числовым кодом и NumPy-массивами. Можно пойти в Cython, но там нужны .pyx-файлы, аннотации типов и сборка. По факту это часы рефакторинга, прежде чем ты вообще увидишь прирост. 😬 Codon решает это одной строкой: декоратор codon.jit компилирует твой Python прямо в машинный код. Ключевые плюсы: • Работает с любым Python-кодом, не только с NumPy • Аннотации типов не нужны, типы выводятся автоматически • Скомпилированные функции кэшируются и потом вызываются мгновенно • Никаких изменений в коде, кроме добавления декоратора Выше реальные замеры производительности: • Чистый Python: 0.240 с • Первый вызов Codon: 0.324 с (разовая компиляция) • Повторные вызовы Codon: 0.006 с (ускорение в 37 раз) Ссылка на репозиторий: https://bit.ly/4q8SW3q Запустите этот код: https://bit.ly/492cz6D 👉 @PythonPortal

Превратите любой авторегресcивный LLM в диффузионную языковую модель. dLLM — это Python-библиотека, которая объединяет обучение и оценку diffusion-LM. С её помощью можно превратить любой авторегресcивный LLM в diffusion-LM с минимальными вычислительными затратами. Проект полностью open source. 👌 Почему это важно: Классические авторегресcивные модели генерируют текст слева направо, по одному токену за раз. Диффузионные модели работают иначе » они итеративно уточняют всю последовательность целиком. В итоге: - больше контроля над качеством генерации - гибкое редактирование текста - меньше ограничений, связанных с порядком генерации 👉 @PythonPortal

Copilot в Excel — это глобальный финансовый кризис, который просто ждёт своего часа. 👉 @PythonPortal
Copilot в Excel — это глобальный финансовый кризис, который просто ждёт своего часа. 👉 @PythonPortal