[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
显示更多📈 Telegram 频道 [PYTHON:TODAY] 的分析概览
频道 [PYTHON:TODAY] (@python2day) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 63 387 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 044,并在 俄罗斯 地区排名第 9 381 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 63 387 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 -299,过去 24 小时变化为 -20,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 13.49%。内容发布后 24 小时内通常能获得 7.45% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 8 552 次浏览,首日通常累积 4 720 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 52。
- 主题关注点: 内容集中在 github, soft, install, pip, docker 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:
“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”
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。
$ git clone https://github.com/shenril/Sitadel.git $ cd Sitadel $ pip3 install . $ python sitadel.py --help⚙️ GitHub/Инструкция #python #soft #redteam #cybersec #pentest
Глубокое обучение - это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей - технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники - вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира! Что вы найдете внутри книги 1. Теоретические основы глубокого обучения 2. Приемы создания и обучения нейронных сетей 3. Работа с естественным языком 4. Федеративное обучение и работа с конфиденциальными даннымиАвтор: Эндрю Траск Год: 2019 #books #ml #python #russian
