Machine Learning World
前往频道在 Telegram
The best of Machine Learning World @devs_world - the best materials for developers Our fund instagram to help homeless animals: https://www.instagram.com/ukraineanimalhelp/ Contacts: @anikishaev | creotiv@gmail.com
显示更多📈 Telegram 频道 Machine Learning World 的分析概览
频道 Machine Learning World (@ml_world) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 11 053 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 804，并在 乌克兰 地区排名第 5 381 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 11 053 名订阅者。
根据 09 十月, 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 -90，过去 24 小时变化为 0，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 3.11%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.25% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 344 次浏览，首日通常累积 138 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 2。
- 主题关注点： 内容集中在 andevhowto, gpt-4, архитектура, зібрати, even 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：
“The best of Machine Learning World
@devs_world - the best materials for developers
Our fund instagram to help homeless animals: https://www.instagram.com/ukraineanimalhelp/
Contacts: @anikishaev | creotiv@gmail.com”
凭借高频更新（最新数据采集于 10 十月, 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。
11 053
订阅者
无数据24 小时
-87 天
-9030 天
数据加载中...
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+14
在0个频道中
九月 '26
+31
在0个频道中
Get PRO
八月 '26
+18
在0个频道中
Get PRO
七月 '26
+14
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+23
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+42
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+14
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+14
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+16
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+19
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+59
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+58
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+142
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+161
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+94
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+161
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+92
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+65
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+84
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+103
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+52
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+38
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+53
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+11
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+21
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+19
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+9
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+30
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+28
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+141
在1个频道中
Get PRO
四月 '24
+153
在1个频道中
Get PRO
三月 '24
+99
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+90
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+139
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+165
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+167
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+185
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+213
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+160
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+275
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+336
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+489
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+422
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+394
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+352
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+408
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+370
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+375
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+200
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+219
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+177
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+254
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+221
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+303
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+175
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+194
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+133
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+189
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+209
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+164
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+240
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+190
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+229
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+200
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+235
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+223
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+255
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+324
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+244
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+393
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+11 541
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 08 十月 | +2 | |||
| 07 十月 | +4 | |||
| 06 十月 | +1 | |||
| 05 十月 | +3 | |||
| 04 十月 | +3 | |||
| 03 十月 | 0 | |||
| 02 十月 | +1 | |||
| 01 十月 | 0 |
频道帖子
В житті головне мати правильні пріоритети
Підписуйтесь на мої канали:
https://www.youtube.com/@MiiDosvid
https://t.me/devs_world
https://t.me/fe8courses
#жартипроандрія
| 2 |  Сон важливий. Навіть коти вже зрозуміли, що я зламався.
Підписуйтесь на мої канали:
https://www.youtube.com/@MiiDosvid
https://t.me/devs_world
https://t.me/fe8courses
#жартипроандрія | 196 |
| 3 | Крутая либа для перевода картинки в 3д
https://github.com/neilsonnn/image-blaster | 364 |
| 4 | Нужно срочно 2300 на корм животным. кто может докинуть?
https://send.monobank.ua/jar/9tbJNeWg6U | 382 |
| 5 |  Я будую відмовостійкі системи. Коти тестують мене на відмову щодня.
Підписуйтесь на мої канали:
https://www.youtube.com/@MiiDosvid
https://t.me/devs_world
https://t.me/fe8courses
#жартипроандрія | 393 |
| 6 |  The Knowledge | 514 |
| 7 |  Друзі, терміново треба ще 32тис грн інакше тварин викинуть з клініки на смерть. В нас немає чим оплатити рахунки
Благаю вас
https://send.monobank.ua/jar/9tbJNeWg6U | 333 |
| 8 |  В нас лише 2 дні щоб зібрати 270тис грн за їжу та лікарню для більш ніж 15 котиків в клініціта 200 в притулку. Зібрано лише 47тис.
Друзі, дуже вас прошу допомагайте, я один просто зашиваюся робота, клініки, консалтинг, контент.. роблю що можу лише б заробити ще трошки на тварин, але цього не вистачає покривати мільйонні рахунки, я ж не тцкшник.
Прошу не будьте осторонь, не для себе прошу, для оцих пухнастиків.
https://uah.fund/donate
якщо не можете задонатити - зробіть репост, пошерте в робочому чаті, заохочуйте друзів, розповідайте сусідам, пишіть коментаріпід постами..
Дуже дякую усім небайдужим, ви найкращі! | 180 |
| 9 |  Продакт: "Це маленька фіча". Я: фотографія Оппенгеймера. Підпис: "Я бачив такі “маленькі фічі”."
#жартипроандрія | 497 |
| 10 | Друзі, нам до кінця дня треба зібрати 12500грн на закупівлю ліків від ФІП. На рахунках нулі.
Зібрано 700грн
Від цих ліків залежить чи будуть котики завтра живі чи ні. Благаю вашої допомоги
https://send.monobank.ua/jar/9tbJNeWg6U | 463 |
| 11 | Например, исходный кошелек может иметь 50 000 взаимодействий, а его MinHash signature - всего 128 чисел.
Самое красивое начинается дальше.
Если две MinHash signature совпали в 100 позициях из 128, то Jaccard similarity исходных множеств будет примерно 100 / 128 = 0.78.
То есть мы не сравнивали десятки тысяч элементов. Мы сравнили 128 чисел и получили хорошую оценку того, насколько похожи два множества.
Почему это работает? Для одной случайной hash-функции вероятность того, что минимальный hash двух множеств окажется одинаковым, равна их Jaccard similarity. Повторяя эксперимент много раз, мы получаем статистическую оценку.
В blockchain это можно использовать для clustering адресов, поиска похожего поведения, анализа transaction patterns, группировки контрактов по множествам пользователей, обнаружения почти одинаковых datasets и предварительного отбора кандидатов для более дорогого анализа.
Важно понимать: MinHash не отвечает на вопрос "одинаковые ли эти кошельки". Он дешево отвечает на другой вопрос: "какие пары вообще стоит сравнивать подробнее?"
И это гораздо более полезная архитектурная роль.
За пределами blockchain MinHash встречается практически везде, где объект можно представить множеством. Поиск дубликатов документов через наборы shingles. Similarity web pages. Recommendation systems. Поиск похожих пользователей. Deduplication больших data lakes. Анализ логов. Сравнение наборов features. Поиск почти одинаковых файлов или записей.
А вместе с Locality Sensitive Hashing можно уйти еще дальше и не сравнивать каждую signature с каждой, а быстро находить только вероятно похожие объекты.
Мне вообще нравится этот класс алгоритмов за одну важную инженерную идею.
На больших данных правильный вопрос часто звучит не "как посчитать абсолютно точно?"
А "какую минимальную информацию нужно сохранить, чтобы с высокой вероятностью принять правильное решение?"
#заметкиархитектора | 398 |
| 12 |  Есть алгоритмы, которые особенно хорошо показывают разницу между "посчитать точно" и "решить задачу правильно". MinHash - как раз такой случай.
Представим блокчейн-систему, где у нас есть миллионы адресов, транзакций или наборов взаимодействий. Например, мы хотим быстро находить кошельки, которые работают с похожим набором контрактов, токенов или контрагентов.
Самый прямой способ - взять два множества и посчитать Jaccard similarity:
intersection / union.
Если кошелек A взаимодействовал с 10 000 адресов, B - с 12 000, мы можем сравнить их множества напрямую. Для одной пары это не проблема. Для сотен миллионов пар начинается совершенно другая математика по CPU, памяти и времени.
Вот здесь появляется MinHash.
Идея почти смешно простая. Мы берем элементы множества, пропускаем их через несколько разных hash-функций и для каждой функции сохраняем только минимальное получившееся значение.
Вместо огромного множества у нас остается маленькая подпись - signature. | 262 |
| 13 |  Делаю в свободное время разные тулзы для себя которые экономят время.
Сверху оригинал, снизу видео уже после обработки в Davinci Resolve.
Всю обработку делает AI через кастомный MCP через мост в Davinci Resolve.
Из плюшок которые есть уже сегодня:
- Обработка цвета через генерацию LUT'ов
- Нарезка (по звуку, по смене кадров, по тексту, по линии глаз)
- Работа с камерой (создание разноплановых сцен, зум, движение)
- Генерация текста с аудио и генерация субтитров
- Работа со звуком (выравнивание, контроль громкости, удаление долгих пауз, улучшение качества голоса у убирание шумов)
- Оптимизация через AI локальный для уменьшение сьедания токенов.
- Работа с простыми эффектами Fusion
В идеале хочу сделать комбайн который может делать качественные видео уровня крутого видеоредактора автоматом. Я конечно и сам это люблю, как и сьемку видео.. но увы времени нет вообще, а делать нужно много чего.
А как вы используете ИИ для упрощения своей жизни? | 407 |
| 14 | Допустим, A видит только a1 и делает remove("x"). Она удаляет a1, но b1, созданный параллельно на B, остается.
После merge:
x -> {b1}
То есть concurrent add побеждает remove.
Это не случайность, а выбранная семантика.
Для merge нам снова нужны свойства:
merge(A, B) = merge(B, A)
merge(merge(A, B), C) = merge(A, merge(B, C))
merge(A, A) = A
Именно commutativity, associativity и idempotency позволяют доставлять обновления в любом порядке, повторять их и переживать network partition без coordinator.
Интересная часть начинается с масштаба. Если один логический элемент добавляли N раз, у него потенциально может накопиться O(N) уникальных tag-ов. Значит, CRDT не отменяет стоимость согласования - он переносит ее из runtime coordination в metadata.
И вот это важный архитектурный trade-off.
Мы можем платить latency на каждой операции через lock, leader или consensus. А можем разрешить локальные изменения мгновенно, но платить памятью, metadata и сложностью garbage collection позже.
CRDT полезны не потому, что "работают без конфликтов". Они полезны потому, что превращают конфликт из runtime-события в заранее определенную алгебру данных.
#заметкиархитектора #история | 314 |
| 15 |  CRDT хорошо понимать не как "магическую eventual consistency", а как способ заранее определить такую структуру данных, которую разные узлы смогут менять независимо, а потом слить без конфликтов.
Возьмем OR-Set - Observed-Remove Set. Он нужен там, где несколько replica могут одновременно добавлять и удалять одни и те же элементы: collaborative apps, distributed caches, replicated metadata, shopping carts, multi-region storage.
Проблема обычного Set очень простая. Пусть replica A и B одновременно работают с элементом "x". A делает add("x"), а B - remove("x"). Потом сеть восстанавливается. Что должно победить?
OR-Set решает это не timestamp-ом, а уникальными тегами операций.
Когда A добавляет "x", она хранит не просто:
x
а, например:
(x, a1)
Если B независимо тоже добавит "x":
(x, b1)
Теперь множество логически содержит:
x -> {a1, b1}
Удаление работает хитрее. remove("x") удаляет только те теги, которые replica уже видела. | 296 |
| 16 | А потом сделал вещь, которую многие инженеры почему-то недооценивают - я подробно описал этот опыт в небольшой статье на Medium. Без "мы лучшая AI-компания". Без "10 лет экспертизы". Без рекламных обещаний. Просто технический кейс: вот устройство, вот проблема, вот что пришлось реверсить, вот как получали данные, вот что получилось.
Примерно за полтора месяца после публикации к нам пришли пять потенциальных клиентов. Причем им вообще не была нужна моя конкретная фитнес-идея. У каждого были свои продукты и свои задачи. Но всем требовался software, который мог глубоко работать с похожими wearable devices.
Они уже искали подрядчиков. Уже разговаривали с компаниями. Уже получали стандартные презентации про "сильную команду" и "индивидуальный подход". А потом находили статью человека, который уже руками сделал почти то, что им было нужно.
С одним из этих клиентов мы в итоге начали полноценную работу.
Именно тогда я окончательно понял, почему хороший technical content иногда продает лучше отдела sales. Клиент покупает не ваш красивый сайт. Он покупает снижение риска. Когда он видит реальный кейс, код, архитектурные решения, ограничения, ошибки и результат, ему уже не нужно верить вашим словам о компетентности. Он ее наблюдает.
Холодный sales говорит: "Мы умеем решить вашу проблему". Сильная инженерная статья говорит: "Вот похожая проблема. Вот как я ее уже решал". Между этими двумя фразами огромная разница.
Поэтому я считаю technical writing не маркетингом вокруг инженерии, а частью самой инженерной репутации. Одна правильная статья может не собрать миллионы просмотров. Но если ее прочитает один человек с проблемой на миллион долларов, этого вполне достаточно.
#заметкиархитектора | 304 |
| 17 |  Одна небольшая техническая статья однажды принесла моему маленькому аутсорсу клиента, который потенциально стоил намного больше, чем вся реклама, которую мы могли себе позволить.
В то время я развивал небольшое направление по machine learning и искал клиентов. Параллельно мне было интересно, можно ли взять обычный фитнес-браслет Xiaomi, разобраться с его протоколом, собирать сырые данные с сенсоров и построить модель, которая по паттернам движения определяет, чем человек занимается прямо сейчас.
Сегодня подобные функции кажутся очевидными. Тогда они были далеко не в каждом трекере, а мне хотелось проверить саму идею.
Можно было собрать собственное устройство, писать firmware, подключать датчики и тратить недели только на железо. Но для задачи это было бессмысленно. Мне нужен был не красивый prototype board, а поток реальных данных.
Поэтому я взял готовый браслет, разобрался с его коммуникацией, получил доступ к данным, написал необходимый software, собрал dataset и начал экспериментировать с моделью. | 277 |
| 18 | Я кажу: давай так. За місяць переписую сервер, роблю нормальне масштабування, і якщо після цього він тримає навантаження, ти піднімаєш мені зарплату в три рази і даєш бонус.
Він сказав: домовились.
Місяць я практично жив у цьому сервері. Переробив все з нуля: архітектуру, прибрав вузькі місця, розніс відповідальність між сервісами, додав нормальне кешування, черги там, де синхронність була не потрібна, виніс state так, щоб інстанси можна було горизонтально масштабувати, нормально налаштував балансування і базу.
Потім зробили навантажувальний тест.
Сто тисяч одночасних користувачів сервер пережив спокійно. Більше просто не змогли нормально перевірити, бо стільки реальних користувачів у нас тоді не було. (Пікове навантаження яке він бачив - ~225 000 онлайн)
Founder подивився на цифри, підняв мені зарплату в три рази, виплатив бонус і сказав: красавчик.
І ось тому я завжди любив працювати напряму з бізнесом.
Власнику не треба пояснювати десятьма презентаціями, чому щось потрібно робити. Ти показуєш йому проблему, вартість проблеми, ризики, рішення і результат у цифрах.
Через п'ять менеджерів та сама розмова зазвичай перетворюється на "давайте повернемось до цього після нового року".
Мораль проста. Найкоротший шлях від хорошої інженерної ідеї до грошей іноді проходить не через Jira, а через двері founder-а.
#спогадирозробника | 362 |
| 19 |  Колись давно я працював у стартапі, який в один прекрасний день просто закінчився. Гроші закінчились, робота теж. А буквально через стіну від нас сиділа геймдев компанія, з хлопцями з якої ми давно були знайомі.
Я зайшов до них і спитав founder-а: вам ще один інженер не потрібен? Він подумав секунд п'ять і сказав: в принципі, потрібен. Домовились про зарплату, і наступного дня я вже сидів у них.
Відкриваю кодову базу їх сервера і хвилин через двадцять розумію, що в них серйозні проблеми з грою. Сервер більш менш жив до приблизно тисячі одночасних клієнтів, а далі починав задихатися і падати. Для соціальної гри це катастрофа. В рекламу вливають гроші, користувачі приходять, а гра в найкращий момент каже їм "до побачення".
Я подивився на все це і спитав: хто це писав?
Founder подивився на мене і відповів приблизно в стилі: а ти можеш краще? | 320 |
| 20 |  Мій work-life balance простий. Work: код. Life: коти. Balance: 12 гривень на картці, а до зарплати ще 11 днів.
#жартипроандрія | 308 |
