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

شبکه:Machinelearning روسيا10 249 فناوری و برنامه‌ها2 219...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 814 مشترک است و جایگاه 2 219 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 249 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 814 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 21 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -518 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -23 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.80% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.51% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 267 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 101 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 22 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.

59 814

مشترکین

-2324 ساعت

-1217 روز

-51830 روز

5 267

نمایش های پست

~ 2 10124 ساعت

~ 2 64248 ساعت

8.80%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

59 810

Text can be beautiful How visualisation can uncover hidden patterns in text data https://towardsdatascience.com/text-can-be-beautiful-226ea089513a?source=---------17---------------------

59 810

Create a complete Machine learning web application using React and Flask https://towardsdatascience.com/create-a-complete-machine-learning-web-application-using-react-and-flask-859340bddb33?source=collection_home---4------2---------------------

59 810

How to Automate Tasks on GitHub With Machine Learning for Fun and Profit https://towardsdatascience.com/mlapp-419f90e8f007?source=collection_home---4------0---------------------

59 810

Basic data analysis techniques every data analyst should know, using Python https://towardsdatascience.com/basic-data-analysis-techniques-every-data-analyst-should-know-using-python-4de80ab52396

59 810

The most important concepts and features of scaPy: Advanced NLP in Python https://www.datacamp.com/community/blog/spacy-cheatsheet

59 810

https://blog.jupyter.org/ros-jupyter-b7e82b5e1202?source=---------0---------------------

59 810

Upgrade your Python skills: Examining the Dictionary https://medium.freecodecamp.org/exploring-python-internals-the-dictionary-a32c14e73efa

59 810

Python Multithreading https://www.youtube.com/watch?v=GFfMuyNUnDs

59 810

Markov Chain Monte Carlo in Python https://towardsdatascience.com/markov-chain-monte-carlo-in-python-44f7e609be98

59 810

A guide to Face Detection in Python https://towardsdatascience.com/a-guide-to-face-detection-in-python-3eab0f6b9fc1?source=topic_page---------0------------------1

59 810

Python Face Recognition Tutorial https://www.youtube.com/watch?v=QSTnwsZj2yc

59 810

Learning Data Science: Our Favorite Resources To Learn Data Science From Free To Not https://medium.com/@SeattleDataGuy/learning-data-science-our-favorite-resources-to-learn-data-science-from-free-to-not-47beb6424de1

59 810

Forget APIs Do Python Scraping Using Beautiful Soup, Import Data File from the web https://towardsdatascience.com/forget-apis-do-python-scraping-using-beautiful-soup-import-data-file-from-the-web-part-2-27af5d666246

59 810

How to Calculate Precision, Recall, F1, and More for Deep Learning Models https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/

59 810

Data Science with Python explained An overview of using Python for data science including Numpy, Scipy, pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow and Keras https://towardsdatascience.com/data-science-with-python-explained-9333b7cef747

59 810

Complete Python Tutorial for Beginners | Learn Python from Scratch | Python Training https://www.youtube.com/watch?v=4_6CHpzwljQ

59 810

10 Python Tips and Tricks For Writing Better Code https://www.youtube.com/watch?v=C-gEQdGVXbk

59 810

#books_channel📚📚📚📚 #python #deep_learning - #CNN - #LSTM - #Capsulenet #deep_tools - #keras - #tensorflow - #theano #data_mining - #slide - #implementation . . 🇯‌🇴‌🇮‌🇳 ↯ @Machine_learn

59 810

How to Load and Manipulate Images for Deep Learning in Python With PIL/Pillow https://machinelearningmastery.com/how-to-load-and-manipulate-images-for-deep-learning-in-python-with-pil-pillow/

59 810

Loguru is a library which aims to bring enjoyable logging in Python. https://github.com/Delgan/loguru?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more