اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python/ django
رفتن به کانال در Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 806 مشترک است و جایگاه 2 216 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 245 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 806 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 22 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -530 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -26 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.94% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.59% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 347 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 146 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 25 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 23 ژوئن, 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.
59 806
مشترکین
-2624 ساعت
-1247 روز
-53030 روز
آرشیو پست ها
59 800
Распознавание объектов с помощью PowerAI Vision
Разработчики программного обеспечения уже несколько лет активно работают с библиотеками машинного обучения, решая задачи компьютерного зрения и обнаружения объектов. Но реализация таких задач (а каждую модель машинного обучения необходимо спроектировать, развернуть, собственно обучить, настроить и установить) обычно требует глубоких знаний и навыков. С новым продуктом IBM PowerAI Vision Вы можете этого избежать. Этот продукт предоставляет интерфейс, в котором можно обучать, настраивать и тестировать свою собственную модель, не углубляясь в детали реализации машинного обучения.
В этой инструкции я расскажу как использовать PowerAI Vision, чтобы обучить систему и создать готовый к использованию сервис REST API, который можно использовать для обнаружения и распознавания объектов в Ваших приложениях. Подробная инструкция https://goo.gl/NUXf7x
59 800
Swift Package Manager
Вместе с релизом в open source языка Swift 3 декабря 2015 года Apple представила децентрализованный менеджер зависимостей Swift Package Manager.
К публичной версии приложили руку небезызвестные Max Howell, создатель Homebrew, и Matt Thompson, написавший AFNetworking.
SwiftPM призван автоматизировать процесс установки зависимостей, а также дальнейшее тестирование и сборку проекта на языке Swift на всех доступных операционных системах, однако пока его поддерживают только macOS и Linux.
Если интересно, идите под кат. Читать дальше → https://goo.gl/u7C4cE
59 800
WebAssembly и манипуляции DOM
Про WebAssembly в наше время слышали, я думаю, практически все. Если Вы не слышали, то на Хабре есть замечательный вводный материал об этой технологии.
Другое дело, что очень часто можно встретить комментарии вида “Ура, теперь будем писать фронтенд на C++!”, “Давайте перепишем React на Rust” и прочее, прочее, прочее… Читать дальше → https://goo.gl/xAKgqu
59 800
7 грехов при работе с требованиями в предпроекте
В прошлой части
В прошлой части я анонсировал серию статей о работах аналитика в предпроекте. Там перечислялись проблемы, решения и некоторые принципы, о которых надо помнить при запуске ИТ-проекта. В новых частях цикла мы разберем все вопросы более подробно.
Сегодня обсудим проблемы предпроекта, которые встречаются очень часто.
Читать дальше → https://goo.gl/Nd8ut5
59 800
[Перевод] Перемены в Big Data, которые ждут нас в 2018 году
Перевод: Мария Агеева, Binary District
Рассказываем, что произойдёт с Big Data в ближайшее время, и ждём вас на курсах Big Data Business Weekend и Big Data for Data Engineers в Binary District. Читать дальше → https://goo.gl/AxaNze
59 800
Исследование защиты программы VoiceAttack
Которая в итоге подкинула несколько приятных неожиданностей. Осторожно, под катом много скринов в хайрезе и не хайрезе, которые не убраны под спойлер ввиду их невероятной важности. А, ну и ещё там есть шутка про половые органы кентавров, но она тоже включена исключительно ради контекста. Читать дальше → https://goo.gl/cXyzr8
59 800
#python #pydigest
Как же понедельник и без Python Дайджеста. Все самое интересное из Python мира в одном месте.
В 214 выпуске вы найдете:
- Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени…
- Практическое введение в Scraping
- Создание игр на Python 3 и Pygame: Части 1-5
- Python GUI Examples (Tkinter Tutorial)
- Linux System Mining с Python
- Xception: компактная глубокая нейронная сеть
- Telegram бот для сложных квестов
- Как мы выстраивали инфраструктуру данных в Wish
- [Видео] Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета
- Infosec_Reference - набор материалов о безопасности
- mocker - имитация Docker на Python
- lanGhost - LAN Dropbox управляемый через Telegram
- safeyaml - SafeYAML: A linter for YAML-favoured JSON
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/214/
59 800
#python #pydigest
Как же понедельник и без Python Дайджеста. Все самое интересное из Python мира в одном месте.
В 214 выпуске вы найдете:
- Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени…
- Практическое введение в Scraping
- Создание игр на Python 3 и Pygame: Части 1-5
- Python GUI Examples (Tkinter Tutorial)
- Linux System Mining с Python
- Xception: компактная глубокая нейронная сеть
- Telegram бот для сложных квестов
- Как мы выстраивали инфраструктуру данных в Wish
- [Видео] Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета
- Infosec_Reference - набор материалов о безопасности
- mocker - имитация Docker на Python
- lanGhost - LAN Dropbox управляемый через Telegram
- safeyaml - SafeYAML: A linter for YAML-favoured JSON
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/214/
59 800
#python #pydigest #pirsipy
Как же понедельник и без Python Дайджеста. Все самое интересное из Python мира в одном месте.
В 214 выпуске вы найдете:
- Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени…
- Практическое введение в Scraping
- Создание игр на Python 3 и Pygame: Части 1-5
- Python GUI Examples (Tkinter Tutorial)
- Linux System Mining с Python
- Xception: компактная глубокая нейронная сеть
- Telegram бот для сложных квестов
- Как мы выстраивали инфраструктуру данных в Wish
- [Видео] Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета
- Infosec_Reference - набор материалов о безопасности
- mocker - имитация Docker на Python
- lanGhost - LAN Dropbox управляемый через Telegram
- safeyaml - SafeYAML: A linter for YAML-favoured JSON
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/214/
59 800
Дайджест свежих материалов из мира фронтенда за последнюю неделю №299 (22 — 28 января 2018)
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Читать дальше → https://goo.gl/AvUG2J
59 800
Можно ли подготовиться к CCIE за год. Результаты проекта
Второго октября 2015-го года мне в личку хабра пришло сообщение от старого дружани — Эмиля Гарипова — с предложением освещать подготовку его и ещё трёх коллег к сдаче CCIE на нашем сайте linkmeup.
linkmeup открытый. Я очень быстро понял, что идея может выгореть только если сделать из подготовки шоу. Знаете, вроде «CCIE за стеклом» или «Пусть лабят с Эмилем Гариповы». Выкладывать прогресс, материалы, лабы, личные переживания. Приглашать к совместным размышлениям.
Иначе никто не будет этого даже читать, и писать будет Эмиль в стол.
Именно с такими вводными 12 ноября состоялась первая ключевая встреча экспертов: Эмиль Гарипов и Наташа Самойленко.
Читать дальше → https://goo.gl/Vhfc2A
59 800
[Перевод] Python для обучения научной информатике: Моделирование систем массового обслуживания
Аннотация
В этой статье мы представляем методологию для начального освоения научной информатики, базирующейся на моделировании в обучении. Мы предлагаем многофазные системы массового обслуживания, как базис для изучаемых объектов. Мы используем Python и параллельные вычисления для реализации моделей, с предоставлением программного кода и результатов стохастического моделирования. Читать дальше → https://goo.gl/dxHQkh
59 800
[Перевод] Создание игр на Python 3 и Pygame: Часть 4
Это четвёртая из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и Pygame. В третьей части мы углубились в сердце Breakout и узнали, как обрабатывать события, познакомились с основным классом Breakout и увидели, как перемещать разные игровые объекты.
(Остальные части туториала: первая, вторая, третья, пятая.)
В этой части мы узнаем, как распознавать коллизии и что случается, когда мяч ударяется об разные объекты: ракетку, кирпичи, стены, потолок и пол. Наконец, мы рассмотрим важную тему пользовательского интерфейса и в частности то, как создать меню из собственных кнопок. Читать дальше → https://goo.gl/9snEnc
59 800
Моделирование физических процессов на примере гидропривода в SimInTech
В предыдущей статье (Конечные автоматы в SimInTech), было показано как создавать модель системы управления на основе конечных автоматов и получать из нее код Си, готовый для загрузки в контроллер. В качестве объекта управления была выбрана достаточно простая система нагреватель и была создана примитивная модель. Чем сложнее модель, объекта тем сложнее система управления и тем интереснее ее моделирования на стадии разработки.
Основное назначение данного текста – показать как создавать модели в ПО SimInTech, зная математические уравнения физических процессов. В качестве примера использовались уравнения физических процессов в гидроприводе. По аналогии так же можно решать задачу с другими физическими процессами, уравнения которых нам известны. Читать дальше → https://goo.gl/o2RP3L
59 800
Telegram-бот для Redmine. Как упростить жизнь себе и людям
В любой компании, использующей систему управления проектами и задачами, рано или поздно возникает желание объединить её с каким-нибудь популярным мессенжером для упрощения коммуникаций. Особенно если через эту систему идёт взаимодействие с клиентами.
В статье речь пойдёт о том, как подружить Redmine с Telegram и при этом не поломать имеющиеся бизнес-процессы.
Читать дальше → https://goo.gl/nTBQPM
59 800
Как устроен dtraceasm в JMH
В последней версии Java Microbenchmark Harness (JMH) появился новый профайлер — dtraceasm, долгожданный порт perfasm на Mac OS X, который умеет показывать ассемблерный профиль Java-бенчмарка.
Блиц-опрос показал, что не всем понятно, как в принципе возможно, получив на входе Java-метод, на выходе показать ассемблерный листинг скомпилированного метода с самыми горячими инструкциями, их распределением и небольшим профилем вида "А еще 5% времени виртуальная машина провела в методе Symbol::as_C_string(char*, int)".
В процессе портирования perfasm выяснилось, что на самом деле™ все не очень сложно и появилось желание рассказать, как такой профайлер устроен.
Для понимания статьи крайне желательно ознакомиться с JMH, например, посмотрев на примеры его использования. Читать дальше → https://goo.gl/E3vMCE
59 800
Знакомые лица: алгоритмы создания «типичного» портрета
Автор: Андрей Сорокин, Senior Developer DataArt
В конце прошлого года мы завершили R&D-проект, посвященный методам машинного зрения в обработке изображений. В результате мы создали ряд усредненных портретов IT-специалистов, работающих с разными технологиями. В этой статье я расскажу об изображениях «типичных» Java и .NET-программистов, подходящих для этого фреймворках и оптимизации процесса.
Тема машинного зрения меня интересует еще с аспирантуры — моя кандидатская была посвящена распознаванию рукописных текстов. За последние несколько лет произошли существенные изменения в методологии и программном обеспечении для машинного зрения, появились новые инструменты и фреймворки, которые хотелось попробовать. В этом проекте мы не претендовали на изобретение уникального решения — главный вклад мы внесли в оптимизацию обработки изображений. Читать дальше → https://goo.gl/ftDJ1p
59 800
[Из песочницы] Планируем проект внедрения и доработки информационной системы в MS Project — быстро и красиво
В последнее время мне приходится много работать как с менеджерами проектов так и с заказчиками, и я все больше убеждаюсь, что основой хорошего проекта внедрения и доработки информационной системы служит план проекта, разработанный в MS Project. Его можно показать заказчику, для того что бы наглядно продемонстрировать сроки и скоуп проекта, его можно включить в договор в качестве графика работ, его можно использовать для планирования ресурсов на проекте, с помощью него можно аргументировать те или иные сроки проекта, а так же можно считать внутреннюю и внешнюю стоимость, оценивая ресурсы на специальном представлении.
Читать дальше → https://goo.gl/erc3hD
59 800
[Перевод] Создание игр на Python 3 и Pygame: Часть 2
Во второй из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и Pygame, мы рассмотрим класс TextObject, используемый для рендеринга текста на экране. Мы создадим основное окно, в том числе и фоновое изображение, а затем научимся отрисовывать объекты: кирпичи, мяч и ракетку.
Класс TextObject
Класс TextObject предназначен для отображения текста на экране. Можно сделать вывод, что с точки зрения дизайна он должен быть подклассом класса GameObject, потому что тоже является визуальным объектом и его тоже иногда нужно двигать. Но я не хотел вводить глубокую иерархию классов, при которой весь отображаемый Breakout текст оставался на экране неизменным.
Класс TextObject создаёт объект шрифта. Он рендерит текст на отдельную текстовую поверхность, которая затем копируется (рендерится) на основную поверхность. Интересный аспект TextObject заключается в том, что у него нет какого-то фиксированного текста. Он получает функцию text_func(), вызываемую каждый раз, когда он рендерится.
Это позволяет нам обновлять отображение жизней и очков в Breakout, просто создав функцию, возвращающую текущие жизни и очки, а не отслеживать то, какие текстовые объекты отображают очки и жизни и обновлять их текст при каждом их изменении. Это удобный трюк из функционального программирования, и в крупных играх он позволяет поддерживать удобство и аккуратность программы. Читать дальше → https://goo.gl/5g7Eqb
59 800
Школа докладчиков: разбор выступления Евгения Россинского, ivi
Мы продолжаем профессиональный разбор докладов с конференции Highload++ на предмет эффективности выступлений. О том, что именно мы анализируем и зачем это нужно, я подробно рассказывал в первой публикации.
В прошлый раз мы разбирали выступление Артема Данилова. Сегодня посмотрим на доклад Евгения Россинского (ivi).
Но начнем не с самого доклада — а с мебели. Ох уж эти тумбочки https://goo.gl/mPrwUy
