ch
Feedback
Библиотека Программиста

Библиотека Программиста

前往频道在 Telegram

Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

显示更多

📈 Telegram 频道 Библиотека Программиста 的分析概览

频道 Библиотека Программиста (@code_library) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 17 399 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 7 257,并在 俄罗斯 地区排名第 37 640

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 17 399 名订阅者。

根据 16 九月, 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 98,过去 24 小时变化为 -1,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 10.67%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.26% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 856 次浏览,首日通常累积 916 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 3
  • 主题关注点: 内容集中在 c++, programming, работы, задачи, 1win 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:
Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

凭借高频更新(最新数据采集于 17 九月, 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。

17 399
订阅者
-124 小时
+77 天
+9830 天
帖子存档
Domain-Specific Languages in R

R for Data Science

Behavioral Data Analysis with R and Python

Introduction to Deep Learning Using R

Go Programming Cookbook

Generalized Linear Models With Examples in R

Writing an Interpreter in Go

Mastering Linux

Parallel and Distributed Computing

Modern C++ From Zero to Professional

Modern C++ Debugging

Functional Programming in Go

Agile Model-Based Systems Engineering Cookbook

100 Go Mistakes and How to Avoid Them

Kotlin And Android

PHP, MySQL, & JavaScript All-in-One For Dummies

Unreal Engine 5 Game Development with C++ Scripting

C# 10.0 All-in-One For Dummies

КИТАЙ vs ЗАПАД: Kimi K3 vs Claude 16 июля вышла новая китайская модель Kimi K3. Она абсолютно бесплатная, держит 1 000 000 то
КИТАЙ vs ЗАПАД: Kimi K3 vs Claude 16 июля вышла новая китайская модель Kimi K3. Она абсолютно бесплатная, держит 1 000 000 токенов контекста и работает на уровне топовых закрытых моделей.
Помните как я тестировал Claude для своих подписок? Тоже самое решил сделать через Kimi.
В Telegram через настройки выгрузил архив своих подписок и загрузил файл в нейросеть. Модель выбрала каналы, которые чаще всего пересекались в «похожих», и на их основе собрала базу. Около недели читал найденные ресурсы — авторы действительно интересные, без глупого копипаста. Каждый канал в подборке получился уникальным и экспертным. Подписывайтесь, каждый найдет для себя что-то полезное
• ИИ: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.
Сохраняйте подборку себе или попробуйте выгрузить свои данные и прогнать их через Kimi K3 Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/7ZtK-j24E6ljNmQy

The C# Type System

Библиотека Программиста - Telegram 频道 @code_library 的统计与分析