DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram DLeX: AI Python
El canal DLeX: AI Python (@ai_python) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 21 284 suscriptores, ocupando la posición 6 234 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 16 500 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 21 284 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -58, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.67% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 754 visualizaciones. En el primer día suele acumular 569 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np lr = LinearRegression() x=np.reshape(np.array([1.0,2.0,3.0]),(3,1)) y=np.reshape(np.array([-45,14,5]),(3,1)) lr.fit(x,y) print(lr.predict(np.reshape([2,5,6],(3,1)))) print(lr.coef_)❇️ @AI_Python 🗣 @AI_Python_arXiv ✴️ @AI_Python_EN
