Python 🇺🇦

Canal cerrado

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Red:ChatGPT | Штучний нейрон Ucrania2 946 Tecnologías y Aplicaciones6 475...

📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦

El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 909 suscriptores, ocupando la posición 6 475 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 946 en la región Ucrania.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 909 suscriptores.

Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -161, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 002 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 170 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 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.

20 909

Suscriptores

-724 horas

-457 días

-16130 días

2 002

Visitas de la publicación

~ 1 17024 horas

~ 1 40448 horas

9.57%

Tasa de compromiso

~ 2

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

20 908

Repost from Файний програміст 🇺🇦

😁 @itmemeua

20 908

Шпаргалка про змінні та типи даних у Python: Numeric (int, float, complex), Sequence (list, tuple, str), Others (bool, set, dict, range, frozenset) Python

20 908

Модель для зображень і логіки Thyme — модель, що поєднує обробку зображень і складні задачі мислення. Вона автономно генерує та виконує код, використовуючи супервайзинг і reinforcement learning

Основні можливості: — Генерація й виконання операцій із зображеннями — Поєднання різних методів навчання — Підтримка високої роздільної здатності та складного аналізу — Оптимізація через алгоритм GRPO-ATS

Python

20 908

Що виведе код?

Anonymous voting

20 908

Python

20 908

Це не “copilot”, це “co-blamer” Python

20 908

Шпаргалка про Python Full Stack Web Developer Profile: HTML, CSS, JavaScript, UI-бібліотеки й фреймворки, Python, Django, Flask, Node.js, бази даних, інструменти й хмарний хостинг Python

20 908

Аналіз даних з Python Python — потужний інструмент для роботи з даними. Курс від FreeCodeCamp навчить від основ до візуалізації й обробки зображень на прикладі астрономічних даних Python

20 908

Вивчаємо Python на 5 веселих прикладах Відео, що пропонує практичний старт з Python: 5 простих і цікавих прикладів, які допоможуть розібратися з синтаксисом, списками, функціями та базовими задачами Python

20 908

Було Python

20 908

Розумні агенти для досліджень DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — open-source платформа, що об’єднує мовні моделі з інструментами для веб-пошуку, читання документів і виконання коду Python

20 908

😁 Python

20 908

Що виведе код?

Anonymous voting

20 908

Python

20 908

Кінематична оптимізація для Python-інженерів PyRoki — модульний та розширюваний інструментарій для задач кінематики в робототехніці. Працює кросплатформенно та підтримує диференційовані обчислення на основі URDF

Основні можливості: • Пряма кінематика з autodiff • Автогенерація колізійних примітивів (капсули тощо) • Підтримка numpy-логіки для диференційованих тіл • Типові задачі: позиція ефектора, колізії, контрольованість

Python

20 908

‼️90% компаній хоча б раз ставали жертвами кібератак. Попит на кіберфахівців росте щодня. AI дав хакерам нову зброю — від фішингу до автоматизованих атак. Але саме тому кібербезпека стає ключовою компетенцією майбутнього. У світі, де витік даних коштує мільйони, професія кіберспеца безцінна. Магістратура Neoversity відкриває двері у сферу, яка росте швидше, ніж будь-яка інша в ІТ. 🎓Чому саме IT-магістратура Neoversity?

🟢Міжнародно визнаний диплом Master of Science (EQF 7, 90 ECTS) акредитований європейським університетом Woolf і визнається більш ніж у 50 країнах світу. 🟢Навчання через практику 2 роки (2250 годин) онлайн — модульна система, реальні проєкти, стартапи. 🟢Гнучкий формат і підтримка Усі заняття онлайн українською мовою з підтримкою англійської. Ніяких ЄВІ чи ЄПВІ. 🟢Вибуховий попит на фахівців Кіберзахист — одна з найбільш затребуваних професій у світі.

AI підсилює загрози, але й підсилює попит на тих, хто вміє їх зупиняти. Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://cutt.ly/OrZAFwgU

20 908

Випукла оптимізація мовою Python CVXPY — бібліотека для формулювання задач випуклої оптимізації у звичній математичній формі. Підтримує лінійне, квадратичне, геометричне програмування та популярні солвери Python

20 908

Я: не існує відео, яке описує мене та роботу за комп’ютером Також відео: Python

20 908

Шпаргалка з Python: бібліотеки та фреймворки для машинного навчання, веброзробки, тестування, обробки зображень, створення ігор та веб-скрапінгу Python

20 908

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

📰 Python без GIL: нова ера багатопоточності Нещодавно у Python 3.13 з’явилася експериментальна можливість вимкнути Global Interpreter Lock — механізм, який десятиліттями обмежував справжню багатопоточність у Python. Тепер можна порівняти продуктивність звичайної та вільнопоточної версій інтерпретатора. Тести з CPU-інтенсивними завданнями показують прискорення у 3-4 рази при використанні 4 потоків у версії без GIL. Однак за це доводиться платити: ускладнюється збірка сміття, потрібна нова система керування пам’яттю, а деякі об’єкти стають просто безсмертними. Поки free-threaded Python залишається опційним, але у майбутніх версіях, починаючи з 3.14, він може стати стандартом. Головне питання — наскільки швидко спільнота та бібліотеки адаптуються до цих змін. 🔗 Посилання - *клік* Python'er