en
Feedback
JavaSkvirt // IT Memes

JavaSkvirt // IT Memes

Open in Telegram

Розважаємо між комп'ютерними буднями ⛄️ @itua_chat - наш чат @ad_duck - зв’язок

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel JavaSkvirt // IT Memes

Channel JavaSkvirt // IT Memes (@memes_java) in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 511 subscribers, ranking 11 773 in the Technologies & Applications category and 5 653 in the Ukraine region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 511 subscribers.

According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -42 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 42.26%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 27.76% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 443 views. Within the first day, a publication typically gains 2 919 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 143.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as тімлід, ethereum, github, дедлайн, комп'ютер.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Розважаємо між комп'ютерними буднями ⛄️ @itua_chat - наш чат @ad_duck - зв’язок

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 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.

10 511
Subscribers
No data24 hours
-47 days
-4230 days
Posts Archive
Відважний бекенд розробник Василько, не побоявся залізти в легасі код і спробував пофіксити один критичний баг 😎 JavaSkvirt

Який вигляд матиме кодинг через кілька років: 😅 JavaSkvirt
Який вигляд матиме кодинг через кілька років: 😅 JavaSkvirt

Краще не видаляти, раптом щось важливе 😅 JavaSkvirt
Краще не видаляти, раптом щось важливе 😅 JavaSkvirt

🇺🇦3-тя окрема штурмова бригада запускає збір коштів на підтримку фронту. За донат понад 19820 гривень ви отримаєте унікальний ніж «КАРА», розроблений спільно з майстернею VARVAR KNIFE. Ти або з нами, або нікого не хвилюєш. Деталі про кампанію можна перевірити на офіційних ресурсах бригади за посиланням: https://t.me/ab3army/4241 Покажи, що ти не слабак. Твій внесок — це наш спільний крок до перемоги! Долучитися до ініціативи та отримати ніж можна через @varvarknife

Фаундер стартапу з 7-ма підписниками готує свій сайт до одного мільйона відвідувань: 😂 JavaSkvirt

У кожного своя сильна сторона 😅 JavaSkvirt
У кожного своя сильна сторона 😅 JavaSkvirt

Така велика різниця 😂 JavaSkvirt
Така велика різниця 😂 JavaSkvirt

Новий вид перевірок в ІТ 🫣 JavaSkvirt
Новий вид перевірок в ІТ 🫣 JavaSkvirt

Коли попросили у відпустці залишатися на зв'язку 😡 JavaSkvirt

Найкраще, що могла сказати 😍 JavaSkvirt
Найкраще, що могла сказати 😍 JavaSkvirt

У мережі хайпить ідеальний стілець для віддалених працівників. Як вам? 😅 JavaSkvirt

Мужики, не цілуйте крокодилів, ви матерям ще потрібні 😂 JavaSkvirt

Механізми адаптації для різних мов програмування 😅 JavaSkvirt
Механізми адаптації для різних мов програмування 😅 JavaSkvirt

Гроші є гроші 😂 JavaSkvirt
Гроші є гроші 😂 JavaSkvirt

Щось пішло не так 😅 JavaSkvirt
Щось пішло не так 😅 JavaSkvirt

Щоб нейронні мережі знали, де тварина, де людина, а де літає дрон, за справу береться Computer Vision Engineer 🦾 Навчитися т
Щоб нейронні мережі знали, де тварина, де людина, а де літає дрон, за справу береться Computer Vision Engineer 🦾 Навчитися тренувати нейронки та розв’язувати базові задачі комп’ютерного зору допоможе курс Computer Vision від robot_dreams Після 21 заняття ви:⠀ 👁 застосовуватиме класичні методи Machine Learning та Deep Learning 👁 здійснюватимете базові маніпуляції із зображенням та відео 👁 опануєте OpenCV, TensorFlow та Keras для комп’ютерного навчання У фіналі навчання додасте проєкт у портфоліо — сегментатор детекції дорожніх ліній або нейронну мережу, яка робитиме super-resolution зображення. 🧑🏻‍💻 Лектор: Ян Колода — експерт із комп’ютерного зору із 6-річним досвідом роботи, PhD у сфері Image Processing & Computer Vision. Старт — 23 вересня Деталі, програма та реєстрація 👈🏻

У кожного будинку є масив із масивами 😂 JavaSkvirt
У кожного будинку є масив із масивами 😂 JavaSkvirt

Адаптуємо до наших реалій 😅 JavaSkvirt
Адаптуємо до наших реалій 😅 JavaSkvirt

Правильний контрол версії 😎 JavaSkvirt
Правильний контрол версії 😎 JavaSkvirt

Коли годуєш ПМ-а "сніданками" 😉 JavaSkvirt