Библиотека программиста
前往频道在 Telegram
Полезные программы, переводы документации, нейросети для работы. Сотрудничество: @web_runner Купить рекламу: https://telega.in/c/devs_storage Канал в РКН: https://clck.ru/3N9tiu
显示更多📈 Telegram 频道 Библиотека программиста 的分析概览
频道 Библиотека программиста (@devs_storage) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 19 398 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 6 902,并在 俄罗斯 地区排名第 34 697 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 19 398 名订阅者。
根据 24 六月, 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 -117,过去 24 小时变化为 -11,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 10.72%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.27% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 079 次浏览,首日通常累积 828 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 books, sql, программирование, шпаргалка, github 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:
“Полезные программы, переводы документации, нейросети для работы.
Сотрудничество: @web_runner
Купить рекламу: https://telega.in/c/devs_storage
Канал в РКН: https://clck.ru/3N9tiu”
凭借高频更新(最新数据采集于 25 六月, 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。
19 398
订阅者
-1124 小时
-337 天
-11730 天
帖子存档
19 398
Selenium + Python
⚙️ Автоматизация работы браузера
💣 Мультипроцессинг | Запускаем несколько браузеров одновременно на примере TikTok
Код из видеоурока:
https://youtu.be/EMMY9t6_R4A
19 398
Умные мобильные проекты с TensorFlow [+files]
Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения. Вы научитесь использовать или вторично тренировать существующие модели TensorFlow, создавать собственные модели и разрабатывать применяющие их интеллектуальные мобильные приложения.Автор: Джефф Танг Год: 2019 #python #books #русский
19 398
Интенсив по Docker для разработчиков без «капитанской теории». Отправляемся 25 февраля.
На 2 дня оставим за бортом всё то, о чём и так все знают и погрузимся в глубины крутейшей практики. Вы запустите сайт в контейнере, соберёте несколько контейнеров в рабочую систему, запустите готовый pipeline в Gitlab, рассмотрите подводные камни использования stateful и Docker и научитесь обходить ограничения DockerHub. Помимо этого расскажем об особенностях использования контейнеров с ruby, php, python, go, java, c#, c++ и работе Docker в облаках.
Интересно? А ведь это ещё не всё! Почитать всю программу (там много вкусного) и посмотреть реальные примеры практических заданий можно на сайте.
Йо-хо-хо, морские волки! На абордаж!
19 398
🔥 Docker на практике
Книга научит вас надежным, проверенным методам, используемым Docker, таким как замена виртуальных машин, использование архитектуры микросервисов, эффективное моделирование сети, производительность в автономном режиме и создание процесса непрерывной доставки на базе контейнеров.Авторы: Миллан Иан, Сейерс Эйдан Хобсон Год: 2020 #books #русский
19 398
💀 Обучение веб парсингу
💵 Выполняем заказ на фрилансе
🔥 Учимся парсить веб сайт и зарабатываем деньги вместе
Код из видеоурока:
https://youtu.be/arBTqminwU8
19 398
🔥 Простой Python
"Простой Python" познакомит вас с одним из самых популярных языков программирования. Книга идеально подойдет как начинающим, так и опытным программистам, желающим добавить Python к списку освоенных языков.Автор: Любанович Б. Год: 2021 #python #books #русский
19 398
Selenium + Python
⚙️ Автоматизация работы браузера
🚀 Парсим AVITO, переключение между вкладками браузера | Ускоряем работу парсера
Код из видеоурока:
https://youtu.be/rIJ5Glk4geM
19 398
🔥 Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
Авторы: Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али
Год: 2017
#python #books #русский
19 398
Selenium + Python
⚙️ Автоматизация работы браузера
👀 Как не открывая окно браузера делать просмотры? Запускаем Chrome и Firefox в фоновом режиме.
Код из видеоурока:
https://youtu.be/z-zt9z0q5r0
19 398
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.Авторы: Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда Год: 2019 #python #books #русский
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
