[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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram [PYTHON:TODAY]
El canal [PYTHON:TODAY] (@python2day) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 64 201 suscriptores, ocupando la posición 2 052 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 470 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 64 201 suscriptores.
Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 46, y en las últimas 24 horas de 20, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 18.82%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 8.19% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 12 081 visualizaciones. En el primer día suele acumular 5 256 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 84.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, soft, install, pip, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 21 junio, 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.
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
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
