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Python/ django

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📈 Telegram 频道 Python/ django 的分析概览

频道 Python/ django (@pythonl) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 58 382 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 244,并在 俄罗斯 地区排名第 10 292 位。

📊 受众指标与增长动态

自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 58 382 名订阅者。

根据 04 十一月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -248,过去 24 小时变化为 -10,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 5.91%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.11% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 452 次浏览,首日通常累积 1 813 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 17。
  • 主题关注点: 内容集中在 github, claude, контекст, архитектура, api 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

凭借高频更新(最新数据采集于 05 十一月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

58 382
订阅者
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-1547 天
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帖子存档

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

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

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

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

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

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

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

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

🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models