Библиотека программиста
Полезные программы, переводы документации, нейросети для работы. Сотрудничество: @web_runner Купить рекламу: https://telega.in/c/devs_storage Канал в РКН: https://clck.ru/3N9tiu
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека программиста
El canal Библиотека программиста (@devs_storage) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 18 976 suscriptores, ocupando la posición 6 898 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 34 595 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 976 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -103, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.04%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.12% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 906 visualizaciones. En el primer día suele acumular 972 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como books, sql, программирование, шпаргалка, github.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Полезные программы, переводы документации, нейросети для работы.
Сотрудничество: @web_runner
Купить рекламу: https://telega.in/c/devs_storage
Канал в РКН: https://clck.ru/3N9tiu”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 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.
Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science.Год: 2024 #books
Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому совреметюму разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложеннй машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи. Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более сер1,езным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др. Издание рассчитано на программнстоn, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машишюrо обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.Год: 2016 #books
Данная книга написана в виде иллюстрированного пошагового руководства для начинающих изучать HTML и CSS. Она также содержит упражнения и примеры кода. Книга начинается с настройки среды разработки, такой как локальный веб-сервер и редактор HTML. Следующие несколько глав посвящены веб-серверам, основам HTML, таким как синтаксис языка, теги и тому, как писать программы. Далее читатели узнают, как создать простые веб-страницы с демонстрацией работы кода и использования различных тегов HTML и CSS для стилизации страниц. Наконец, рассматривается использование CMS для создания веб-сайтов, таких как Drupal и WordPress, а также то, как сочетаются HTML и CSS. В конце книги приведена справочная информация как по тегам HTML, так и по CSS. Руководство для начинающих по HTML и CSS предоставит читателям инструментарий, уверенность и вдохновение для начала создания веб-страниц и веб-сайтов. Если вы программист, разработчик, студент или просто человек, который хочет учиться HTML и CSS самостоятельно, эта книга для вас.Год: 2023 #books #web
Изложены основы Git: установка, графический интерфейс и командная строка, локальные репозитории и коммиты, ветки и слияния. Рассмотрены хостинговые сервисы и аутентификация, работа с удаленным репозиторием, клонирование и локальное сохранение. Подробно рассмотрены трехсторонние слияния, конфликты слияния, запросы на слияние, а также интеграция изменений из одной ветки в другую с помощью перебазирования. Для закрепления материала служат два сквозных проекта: учебный, демонстрирующий основы, и практический, применимый для реальной работы.Год: 2024 #books #git
В этом сборнике рецептов разработчики на PHP найдут надежные и проверенные решения распространенных задач. PHP — удивительно простой язык программирования, что объясняет, почему на нем написано более 75 % веб-сайтов в Интернете. Но он также невероятно терпим к ошибкам программирования, что может привести к тиражированию сомнительного кода. Автор предлагает собственные рецепты использования современных версий PHP для задач, встречающихся в повседневной практике программиста. Вы познакомитесь с паттернами и примерами, которые пригодятся любому разработчику, и сможете быстро находить и решать сложные задачи, не изобретая велосипед.Год: 2024 #books
Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного обучения и науки о данных. Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для проектов, основанных на данных.Год: 2024 #books
