ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

S0ER

S0ER

前往频道在 Telegram

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие По всем вопросам писать на @soerdev

显示更多

📈 Telegram 频道 S0ER 的分析概览

频道 S0ER (@softwareengineervlog) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 10 368 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 11 795,并在 俄罗斯 地区排名第 61 049 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 10 368 名订阅者。

根据 08 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 -60,过去 24 小时变化为 -3,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 37.76%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 0 次浏览,首日通常累积 0 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 0。
  • 主题关注点: 内容集中在 rbp, архитектура, callme, mov, указатель 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:
“Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие По всем вопросам писать на @soerdev”

凭借高频更新(最新数据采集于 09 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。

10 368
订阅者
-324 小时
-147 天
-6030 天
帖子存档
S0ER
10 367
На все ушло больше часа, поэтому придется видео сокращать, показывая только основные моменты.

S0ER
10 367
В качестве разминки сделал задачу на 2kyu (чем меньше число, тем сложнее самые простые - 8kyu)

S0ER
10 367
kata для видео.png0.38 KB

S0ER
10 367
В такую погоду только дома сидеть и горячий чай пить

S0ER
10 367
-42

S0ER
10 367
photo content

S0ER
10 367
@vote Стоит ли на канале делать скринкасты с примерами решения задач на codewars или других подобных сайтов? anonymous poll Да – 13 👍👍👍👍👍👍👍 87% На твое усмотрение – 2 👍 13% Нет ▫️ 0% 👥 15 people voted so far.

S0ER
10 367
codewar challenge.png4.65 KB

S0ER
10 367
Хорошо подходит для задач проактивного мониторинга технических и бизнес показателей

S0ER
10 367
В нашей практике в основном используем ARIMA и этого вполне хватает.

S0ER
10 367
Так же хорошая статья по анализу временных рядов (тоже с хабра) - https://habrahabr.ru/post/207160/

S0ER
10 367
Более подробно указанные модели прогнозирования описаны - https://habrahabr.ru/post/180409/ там же есть рекомендации по литературе

S0ER
10 367
И только потом ANN

S0ER
10 367
из них самые популярные Авторегрессионные модели

S0ER
10 367
Регрессионные модели прогнозирования Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM) Модели экспоненциального сглаживания (ES) Модель по выборке максимального подобия (MMSP) Модель на нейронных сетях (ANN) Модель на цепях Маркова (Markov chains) Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART) Модель на основе генетического алгоритма (GA) Модель на опорных векторах (SVM) Модель на основе передаточных функций (TF) Модель на нечеткой логике (FL)

S0ER
10 367
Для прогнозирования временных рядом есть много разных методов

S0ER
10 367
Сегодня вышел довольно интересный спор о использовании нейронных сетей при решении задач прогнозирования

S0ER
10 367
я не знаю серьезно он все рассказывает, но у меня ощущение, что это тонкая сатира

S0ER
10 367
Видео просто супер ржачное