Learn Python Coding
Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Learn Python Coding
El canal Learn Python Coding (@pythonre) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 40 060 suscriptores, ocupando la posición 3 242 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 688 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 40 060 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 168, y en las últimas 24 horas de 12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.06%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.11% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 227 visualizaciones. En el primer día suele acumular 443 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como math, harvard, oxford, supervision, waybienad.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 agosto, 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.
conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr
2. Install PyTorch (for your CUDA)
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2
3. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
4. Download models
conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt
5. Start processing videos
python infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region
Where task_ids:
* 0 — face enhancement
* 1 — colorization
* 2 — redrawing damage
An ideal tool if:
🟢you're restoring archival videos;
🟢you're creating historical content;
🟢you're working with neural networks and video effects;
🟢you want a wow result without paid services.
▶️ Demo on Hugging Face
♎️ GitHub/Instructions
#python #soft #github
https://t.me/CodeProgrammerWhy type emails when Python can do it for you? Work smarter, not harder... unless you’re debugging. 😅💻
