ch
Feedback
Простой Python | Программирование

Простой Python | Программирование

前往频道在 Telegram

Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky

显示更多

📈 Telegram 频道 Простой Python | Программирование 的分析概览

频道 Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 125 925 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 919,并在 俄罗斯 地区排名第 3 979 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 125 925 名订阅者。

根据 01 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 -1 990,过去 24 小时变化为 -53,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 3.87%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.97% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 873 次浏览,首日通常累积 2 485 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 46。
  • 主题关注点: 内容集中在 модуль, itertools, gigachat, math, decimal 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:
“Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”

凭借高频更新(最新数据采集于 02 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。

125 925
订阅者
-5324 小时
-2897 天
-1 99030 天
帖子存档
L1-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про выделение признако
L1-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про выделение признаков с помощью L1-регуляризатора. Продемонстрированы отличия в работе между L1 и L2-регуляризаторами. 👀Смотреть видео #видео

Влетаем в мир ИИ с ноги — без опыта и знаний кодинга. Всего за 3 вечера эксперты научат вас создавать нейросети и применять их на практике. Ваши нейронки смогут: — Делить людей на входящих и выходящих из автобуса — Обнаруживать возгорания — Оценивать стоимость квартир и резюме соискателей — Прогнозировать стоимость полиметаллов — Распознавать команды умного дома и много чего ещё Интенсив идеален для начинающих в области ИИ, а также для тех, кто хочет прокачать свои знания по последним технотрендам. Бесплатный интенсив ждёт вас по ссылке.

math.ceil Метод math.ceil() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в большую сторону и возвращает резул
math.ceil Метод math.ceil() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в большую сторону и возвращает результат. Чтобы округлить число в меньшую сторону до ближайшего целого, используй метод math.floor(). #практика

ChatGPT Code Interpreter Code Interpreter позволяет ChatGPT анализировать данные, создавать диаграммы, решать математические
ChatGPT Code Interpreter Code Interpreter позволяет ChatGPT анализировать данные, создавать диаграммы, решать математические задачи и редактировать файлы. Он также поддерживает загрузку и скачивание файлов, что раньше было невозможно в ChatGPT. Делимся статьей, где автор рассказывает про свой опыт применения Code Interpreter на реальных задачах. 👉Читать статью #статьи

Всем привет. Меня зовут Алина. Я подсела на IT в 14 лет! Перепробовала все виды программирования и окунулась в мир информацио
Всем привет. Меня зовут Алина. Я подсела на IT в 14 лет! Перепробовала все виды программирования и окунулась в мир информационной безопасности с головой, а мой канал — личный дневник прошаренной ITшницы, где я буду делиться полезной информацией о своей деятельности. Рассказывать истории из жизни и писать мануалы, а главное, делать это честно, искренне и с душой, без художественных выдумок. 👉🏻 Если ты давно искал самый душевный канал по информационной безопасности и программированию — добро пожаловать в Теневые.TwoSouls. Открой новый уровень контента в своём телефоне! https://t.me/+1jAsfde0eQMwMDdi

L2-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про устранение эффекта
L2-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про устранение эффекта переобучения моделей с помощью L2-регуляризатора. Продемонстрировано математическое обоснование. 👀Смотреть видео #видео

math.pow Метод math.pow() возвращает значение x, возведенное в степень y. Если x отрицательно, а y не является целым числом,
math.pow Метод math.pow() возвращает значение x, возведенное в степень y. Если x отрицательно, а y не является целым числом, возвращается ValueError. Этот метод преобразует оба аргумента в число с плавающей запятой. Обрати внимание, если math.pow(1.0,x) или math.pow(x,0.0), он всегда будет возвращать 1,0. #практика

Читайте в Журнале, с чего начать учить Python и какие материалы могут пригодиться. Журнал Академии Яндекса — про развитие, ка
+3
Читайте в Журнале, с чего начать учить Python и какие материалы могут пригодиться. Журнал Академии Яндекса — про развитие, карьеру и будущее для тех, кто выбрал путь в IT.  Подписывайтесь! Реклама. ООО "ЯНДЕКС". ИНН 7736207543. erid: 2RanymNPUeL

Библиотеки для дата-сайентиста В данной статье автор собрал более 40 библиотек для начинающих AI/ML специалистов. Сгруппирова
Библиотеки для дата-сайентиста В данной статье автор собрал более 40 библиотек для начинающих AI/ML специалистов. Сгруппированы они по областям практического применения, с кратким описанием функций каждого инструмента. 👉Читать статью #статьи

Пример использования SGD при бинарной классификации образов Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот ра
Пример использования SGD при бинарной классификации образов Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор демонстрирует пример реализации стохастического градиентного спуска (SGD) применительно к задаче бинарной классификации образов с помощью линейной модели и сигмоидальной функции потерь. 👀Смотреть видео #видео

Команда айтишников из Омска создала искусственный интеллект, который анализирует рынок акций лучше любого человека. Он уже предсказал рост Сбера, Лукойла, ФосАгро и других акций, которые в итоге выросли более, чем в 2-3 раза за пару месяцев, а ребята заработали больше 100млн рублей. Доступ к ИИ имеет очень узкий круг людей, но Start The History уже около года использует его для анализа рынка и выкладывает результаты себе в канал. Канал неоднократно хотели заблокировать, поэтому подписывайтесь пока не поздно👇 https://t.me/+11OP_4Ie-28wYTY6

dict.setdefault Метод setdefault() возвращает значение ключа (если ключ находится в словаре). Если нет, он вставляет ключ со
dict.setdefault Метод setdefault() возвращает значение ключа (если ключ находится в словаре). Если нет, он вставляет ключ со значением в словарь. setdefault() возвращает: значение ключа, если он есть в словаре; None, если ключа нет в словаре и значение по умолчанию не указано; default value, если ключ отсутствует в словаре и указано default value. #практика

Apache Airflow в связке с Kubernetes Делимся статьей, где автор рассказывает про свой опыт в работе Apache Airflow в связке с
Apache Airflow в связке с Kubernetes Делимся статьей, где автор рассказывает про свой опыт в работе Apache Airflow в связке с Kubernetes. Ты соберешь собственный образ Docker с python-скриптом, настроишь автоматическую синхронизацию DAG’ов с удаленным репозиторием и их исполнение. 👉Читать статью #статьи

Каждый год IT-проектов и компаний становится всё больше. Вместе с этим растёт спрос на квалифицированных профессионалов. Один
Каждый год IT-проектов и компаний становится всё больше. Вместе с этим растёт спрос на квалифицированных профессионалов. Один из наиболее важных специалистов в IT — тестировщик. Мини-курс по тестированию ПО — это возможность освоить профессию с нуля и получить необходимые навыки. Записаться и узнать подробную программу: https://epic.st/z-JkLv Что будем делать: — Создадим сценарии для тестирования и научимся использовать техники тест-дизайна. — С помощью этих сценариев проведём поиск багов на сайте, как это делают в реальных компаниях. — Копнём чуть глубже — изучим инструмент Postman и сможем находить ошибки на стороне сервера. — Научимся мониторить трафик как продвинутые QA-инженеры. Попытаемся изменить содержимое сетевых запросов. — Изучим основы SQL и напишем тестовые запросы к базам данных. По итогам мини-курса вас ждут: — 4 практические работы для закрепления навыков; — чат-комьюнити участников в Telegram; — бессрочный доступ к видео. После просмотра видеоматериалов будет онлайн-встреча с опытным QA-инженером, где мы разберём пройденный материал и обсудим актуальные вопросы профессии. Все участники получат сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox и электронную книгу издательства МИФ «Разум под контролем». А ещё — 5 полезных статей для старта карьеры, в которых есть ответы на самые частые вопросы с собеседований, советы по составлению резюме, подборки книг и многое другое. Всем, кто посмотрит первый урок, откроем годовой доступ к изучению английского языка. Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Рекуррентная нейросеть: Прогноз символов Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз т
Рекуррентная нейросеть: Прогноз символов Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты научишься строить рекуррентную нейросеть для прогнозирования символов последовательности. Ты узнаешь, как правильно кодировать и подавать на вход сети текстовую информацию в виде One-hot encoding (OHE) векторов. 👀Смотреть видео #видео #нейронные_сети

math.exp Метод math.exp() возвращает E в степени x. «Е» — это основание натуральной системы логарифмов (приблизительно 2,7182
math.exp Метод math.exp() возвращает E в степени x. «Е» — это основание натуральной системы логарифмов (приблизительно 2,718282), а х — переданное ему число. Обрати внимание, для использования данного метода необходимо импортировать math. #практика

-Устроился на работу в IT -Попросил ChatGPT выполнить работу за тебя -Заработал 100 000р Это не сказки, а обычный день челове
-Устроился на работу в IT -Попросил ChatGPT выполнить работу за тебя -Заработал 100 000р  Это не сказки, а обычный день человека, который знает, как пользоваться нейросетью. И так может каждый. Главное — изучить уникальные гайды в области ИИ, такие как этот. В этих мануалах простым языком рассказывают, как заработать с помощью нейросетей. Внутри: как начать, какую работу за меня может делать нейронка и почему даже новичок сможет заработать с помощью нейронных сетей. Регистрируйся на бесплатный курс, Это последний вагон, успей воспользоваться возможностями тренда.

А/Б тесты с метрикой отношения Благодаря данной статье ты узнаешь, что такое метрики отношения. Автор рассказывает, почему кр
А/Б тесты с метрикой отношения Благодаря данной статье ты узнаешь, что такое метрики отношения. Автор рассказывает, почему критерий Стьюдента не работает, а также демонстрирует применение бутстреп к зависимым данным. 👉Читать статью #статьи

Рекуррентная нейронная сеть Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь, чт
Рекуррентная нейронная сеть Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь, что такое рекуррентная нейронная сеть. Продемонстрированы ее архитектуры: Many to Many, Many to One и One to Many. Также приведен пример простейших рекуррентных сетей. 👀Смотреть видео #видео #нейронные_сети

dict.fromkeys Метод fromkeys() создает словарь из заданной последовательности ключей и значений. Параметр alphabets – это клю
dict.fromkeys Метод fromkeys() создает словарь из заданной последовательности ключей и значений. Параметр alphabets – это ключи, которые могут быть любыми итерациями, такими как строка, набор, список и т. д. Необязательный параметр numbers — это значения, которые могут быть любого типа или любых итераций, таких как строка, набор, список и т. д. Обрати внимание, если значение словаря не указано, ключам присваивается None. #практика