فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

نمایش بیشتر

شبکه: Machinelearningروسيا10 292فناوری و برنامه‌ها2 244...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 385 مشترک است و جایگاه 2 244 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 292 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 385 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 03 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -242 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -32 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.00% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.06% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 501 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 784 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 18 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, claude, контекст, архитектура, api تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

58 385

مشترکین

-3224 ساعت

-1807 روز

-24230 روز

3 501

نمایش های پست

~ 1 78424 ساعت

~ 2 27148 ساعت

6.00%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

آرشیو پست ها

58 382

🖥 What the * Python! Project attempting to explain what exactly is happening under the hood for some counter-intuitive snippets and lesser-known features in Python. Интересный проект, пытающийся объяснить, что именно происходит под капотом для некоторых сложных и малоизвестных функций Python. $ pip install wtfpython -U ▪Github @pythonl

58 382

🖥 Pyvis - a Python library for visualizing networks If you to create an interactive network graph in a few lines of Python code, use Pyvis. Если вам необходимо создать интерактивный граф в нескольких строках кода на языке Python, используйте Pyvis. pip install pyvis

from pyvis.network import Network

g = Network()
g.add_node(0)
g.add_node(1)
g.add_edge(0, 1)
g.show("basic.html")

▪Github @pythonl

58 382

🖥 Faker Faker is a Python package that generates fake data for you. Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса. pip install Faker • Github • Docs @pythonl

58 382

🔥🖥Roadmap of free courses for learning Python and Machine learning. Roadmap бесплатных курсов для изучения Python и Machine learning. ▪Data Science ▪ AI/ML ▪ Web Dev 📌Курсы с сертификатами. 1. Start with this https://kaggle.com/learn/python 2. Take any one of these ❯ https://openclassrooms.com/courses/6900856-learn-programming-with-python ❯ https://scaler.com/topics/course/python-for-beginners/ ❯ https://simplilearn.com/learn-python-basics-free-course-skillup 3. Then take this https://netacad.com/courses/programming/pcap-programming-essentials-python 4. Attempt for this certification https://freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/ 5. Take it to next level ❯ Data Scrapping, NumPy, Pandas https://scaler.com/topics/course/python-for-data-science/ ❯ Data Analysis https://openclassrooms.com/courses/2304731-learn-python-basics-for-data-analysis ❯ Data Visualization https://kaggle.com/learn/data-visualization ❯ Django https://openclassrooms.com/courses/6967196-create-a-web-application-with-django ❯ Machine Learning http://developers.google.com/machine-learning/crash-course ❯ Deep Learning (TensorFlow) http://kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning @pythonl

58 382

🖥 Convert PDF to docx using Python Конвертируем PDF в docx с помощью Python. ▪Github @pythonl

58 382

💻 Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня. ✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам. 💪 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «MLOps» от OTUS. ✍️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/8z3Eu/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

58 382

🎆✨🎉Python 3.11.5 the newest major release of the Python programming language, and it contains many new features and optimizations. Python 3.11.5 выпущен! Новая версия: — точнее указывает на причину ошибки в трейсбеке; — позволяет использовать файлы.toml для конфигов; — позволяет группировать задачи с asyncio и многое другое. https://www.python.org/downloads/release/python-3115/ @pythonl

58 382

👁Savant: Supercharged Computer Vision and Video Analytics Framework on DeepStream Savant — это Python-фреймворк от NVIDIA для компьютерного зрения и видеоаналитики. Простой в использовании, масштабируемый и гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений CV.

git clone https://github.com/insight-platform/Savant.git
cd Savant/samples/peoplenet_detector
git lfs pull

▪Github @pythonl

58 382

🖥 Generate API docs under a minute in Django Создание документации по API за минуту в Django @pythonl

58 382

📉Time-series machine learning at scale Powerful Python library for production-ready global forecasting and time-series feature engineering. functime - это мощная библиотека на языке Python, предназначенная для построения моделей прогнозирования и построения временных рядов. ▪Github @pythonl

58 382

🦙 Code Llama The most powerful AI assistant for writing Python code. Мощнейший ИИ-инструмент с открытым исходным кодом, для написания качественного кода Python и не только. •Github •Docs •Post @pythonl

58 382

Вы ещё успеваете поступить в онлайн-магистратуру МФТИ «Финансовые технологии и аналитика» 👩‍🎓Ближайшие даты экзаменов — 4 и 19 сентября. ➕Диплом очной магистратуры гособразца по направлению 38.03.05 «Бизнес-информатика». ➕Онлайн-обучение из любой точки мира. ➕Углубленная специализация в сфере финтех-разработки или аналитики. ➕Гранты на запуск своего стартапа в области Data Science/AI/ML до 3 млн ₽. ➕Более 5 проектов в портфолио: реальные задачи от Сбера, ВТБ, Ozon Fintech, Альфа-Банка и других финтех-компаний уже с первого семестра. ➕Возможность совмещать с работой и развивать корпоративный проект в качестве дипломного. ➕Рассрочка под 3% от Сбера и Минобразования. Платёж во время учебы — до 900 ₽ в месяц. Бесплатный подготовительный курс и запись прошедших консультаций по экзаменам доступны после регистрации. Оставьте заявку, чтобы зарегистрироваться на день открытых дверей и начать готовиться к поступлению: https://netolo.gy/b3nN Реклама ООО “Нетология” LatgBawYV

58 382

❄️FreezeGun: Let your Python tests travel through time Unit tests require static input, but time is dynamic and constantly changing. With FreezeGun, you can freeze time to a specific point, ensuring accurate verification of the tested features. Юнит-тесты требуют ввода статических данных, но время постоянно меняется. С помощью FreezeGun можно "заморозить" время до определенной точки, обеспечив точную проверку тестируемых функций. ▪Github @pythonl

58 382

💛 Python Enchantment: Crafting a Face Recognition App with DeepFace Очарование Python: Создание приложения для распознавания лиц с помощью DeepFace Шаг 1: Импорт библиотеки (рис 1.) Шаг 2: Создание графического интерфейса и подключение к базе данных (рис 2.) Шаг 3: Выбор первого изображения (рис 3.) Шаг 4: Выбор второго изображения (рис 4.) Шаг 5: Сохранение в базе данных (рис 5.) Шаг 6: Анализ изображений (рис 6.) Шаг 7: Добавление рамок и кнопок (рис 7.) @pythonl

58 382

👁‍🗨 Running YOLOv7 algorithm on your webcam using Ikomia API Запуск алгоритма YOLOv7 на веб-камере с помощью Ikomia API pip install ikomia

from ikomia.dataprocess.workflow import Workflow
from ikomia.utils import ik
from ikomia.utils.displayIO import display
import cv2

stream = cv2.VideoCapture(0)

# Init the workflow
wf = Workflow()

# Add color conversion
cvt = wf.add_task(ik.ocv_color_conversion(code=str(cv2.COLOR_BGR2RGB)), auto_connect=True)

# Add YOLOv7 detection
yolo = wf.add_task(ik.infer_yolo_v7(conf_thres="0.7"), auto_connect=True)

while True:
    ret, frame = stream.read()
    
    # Test if streaming is OK
    if not ret:
        continue

    # Run workflow on image
    wf.run_on(frame)

    # Display results from "yolo"
    display(
        yolo.get_image_with_graphics(),
        title="Object Detection - press 'q' to quit",
        viewer="opencv"
    )

    # Press 'q' to quit the streaming process
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# After the loop release the stream object
stream.release()

# Destroy all windows
cv2.destroyAllWindows()

@pythonl

58 382

🐍 Не просто сложно, а очень сложно... пройти хардкорный тест по Python от OTUS. ⬆️ Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Python Developer. Professional» от OTUS. На котором вас ждет: - Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+ - Живое общение с экспертами Python-сообщества - Проектная работа, которой можно показать свой уровень на собеседовании 💪 Овладейте лучшими практиками и навыками Python для уверенного карьерного роста

На курсе рассматриваются все особенности актуальных версий Python 3.6+.

👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/tjWM/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

58 382

A Complete Guide to Using Multiple Databases in Django Руководство по использованию нескольких баз данных в Django. @pythonl

58 382

🖥 PostgresML PostgresML is a machine learning extension for PostgreSQL that enables you to perform training and inference on text and tabular data using SQL queries. PostgresML - это расширение машинного обучения для PostgreSQL, позволяющее выполнять обучение и выводы на текстовых и табличных данных с помощью SQL-запросов. ▪Github @pythonl

58 382

🔍Building a Python QR Scanner to Generate Characters Создание QR-сканера на языке Python для генерации символов. @Pythonl

58 382

⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: Машинное обучение: @ai_machinelearning_big_data Go: @Golang_google C#: @csharp_ci Базы данных: @sqlhub Python: @python_job_interview C/C++/: @cpluspluc Data Science: @data_analysis_ml Devops: @devOPSitsec Rust: @rust_code Javascript: @javascriptv React: @react_tg PHP: @phpshka Docker: @docker Android: @android_its Мобильная разработка: @mobdevelop Linux: linuxacademy Big Data: t.me/bigdatai Хакинг: @linuxkalii Java:@javatg Собеседования: @machinelearning_interview 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy 🔥ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: @english_forprogrammers