fa
Feedback

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

Python/ django

Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 382 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 58 382 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -248 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.91% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.11% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 452 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 813 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 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 05 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.

58 382
مشترکین
-1024 ساعت
-1547 روز
-24830 روز
آرشیو پست ها

Python Multiprocessing Tutorial: Run Code in Parallel Using the Multiprocessing Module https://www.youtube.com/watch?v=fKl2JW_qrso

Custom Application Metrics with Django, Prometheus, and Kubernetes https://labs.meanpug.com/custom-application-metrics-with-django-prometheus-and-kubernetes/

5 Reasons to Learn Probability for Machine Learning https://machinelearningmastery.com/why-learn-probability-for-machine-learning/

Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss

Django + Elasticsearch. Searching for awesome TED Talks https://apirobot.me/posts/django-elasticsearch-searching-for-awesome-ted-talks

SuperSQLite: a supercharged SQLite library for Python https://github.com/plasticityai/supersqlite

Dagster is a system for building modern data applications. https://github.com/dagster-io/dagster

Useful String Methods in Python Learn about some of Python’s built-in methods that can be used on strings https://towardsdatascience.com/useful-string-methods-in-python-5047ea4d3f90

🔥New models in 17 and 100 languages XLM/mBERT pytorch LM supports multi-GPU and multi-node training https://github.com/facebookresearch/XLM#pretrained-cross-lingual-language-models