[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 64 201 subscribers, ranking 2 052 in the Technologies & Applications category and 9 470 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 64 201 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 46 over the last 30 days and by 20 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 18.82%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.19% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 12 081 views. Within the first day, a publication typically gains 5 256 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 84.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 21 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
В книге собрано большое количество советов (включая уникальную пошаговую инструкцию развития!) для тех, кто, будучи программистом или только начиная этот путь, хочет добиться успеха в карьере, кто задумывается о своем профессиональном росте и хочет сделать этот процесс контролируемым. Тем, кто понимает, что профессионал всегда имеет огромное количество привилегий (в том числе финансовых) перед середнячком, наверняка будут интересны собранные здесь знания, которые мы неоднократно проверили на практике. Итак, всем, кто ищет кратчайший путь от среднестатистического программиста до гуру информационных технологий (с внушительной репутацией, солидным доходом и собственными проектами), желаем приятного чтения!#books
Учебно-методическое пособие посвящено изучению основ анализа данных и реализации базовых алгоритмов машинного обучения на языке Python. Целью данного пособия является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области базовых алгоритмов машинного обучения, овладение инструментарием, моделями и методами машинного обучения.Авторы: А.Ю. Долганов, М.В. Ронкин, А.В. Созыкин Год: 2023 #books #python
$ pip install sahiOn Windows, Shapely needs to be installed via Conda:
$ conda install -c conda-forge shapelyInstall your desired version of pytorch and torchvision (cuda 11.3 for detectron2, cuda 11.7 for rest):
$ conda install pytorch=1.10.2 torchvision=0.11.3 cudatoolkit=11.3 -c pytorch $ conda install pytorch=1.13.1 torchvision=0.14.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidiaInstall your desired detection framework (yolov5):
$ pip install yolov5==7.0.4Install your desired detection framework (mmdet):
$ pip install mmcv-full==1.7.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/torch1.13.0/index.html $ pip install mmdet==2.26.0Install your desired detection framework (detectron2):
$ pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu113/torch1.10/index.htmlInstall your desired detection framework (huggingface):
$ pip install transformers timm
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #ml
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
