Математика Дата саентиста
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Математика Дата саентиста
El canal Математика Дата саентиста (@data_math) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 420 suscriptores, ocupando la posición 8 868 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 45 014 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 420 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 167, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.05%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.34% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 882 visualizaciones. En el primer día suele acumular 914 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 llm, программирование, параметр, визуализация, stepik.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 13 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.
# Clone the repository:
git clone --recurse-submodules git@github.com:deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5.git
cd DeepSeek-Prover-V1.5
# Install dependencies:
pip install -r requirements.txt
# Build Mathlib4:
cd mathlib4
lake build
# Run paper experiments:
python -m prover.launch --config=configs/RMaxTS.py --log_dir=logs/RMaxTS_results
📌Лицензирование кода репозитория: MIT license
📌Лицензирование моделей: DEEPSEEK License
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет
🟡Сообщество в Discord
🖥Github [ Stars: 53 | Issues: 0 | Forks: 1]
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