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
📈 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
آرشیو پست ها
58 382
Хотите усовершенствовать навыки работы с аналитическими СУБД? 🚀
11 мая 20:00 пройдет открытый урок «Визуализация данных на основе Clickhouse и Apache Superset». Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» в OTUS.
Вы узнаете:
✅ Как подготовить БД Clickhouse для загрузки данных и их эффективного использования
✅ Основные принципы работы популярного BI-инструмента Apache Superset
✅ Как связать все воедино, начиная от хранилища и метода загрузки данных, заканчивая графиками
В результате урока вы получите понимание об одном из способов построения хранилища, направленного на визуализацию информации, познакомитесь с современными инструментами формирования отчетности, примените полученные знания на практике.
👨🎓 Занятие проведет Алексей Железной, Data Engineer в Wildberries и преподаватель OTUS. Продолжить обучение вы сможете на курсе, его можно оплатить разными способами.
Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/JGA5/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
58 382
58 382
15 лучших бесплатных курсов для изучения Python в 2023 году
Если вы новичок и ищете бесплатные ресурсы по Python, чтобы начать своё путешествие по программированию в 2023 году, то вы попали в нужное место.
В прошлом я делился лучшими книгами и курсами по изучению Python, а сегодня я поделюсь списком из лучших онлайн-курсов, которые вы можете пройти, чтобы бесплатно изучить программирование на Python.
▪Читать
@pythonl🖥 Github
@pythonl
58 382
🖥 Deepdoctection
deepdoctection is a Python library that orchestrates document extraction and document layout analysis tasks using deep learning models.
Библиотека Python, которая использует модели глубокого обучения для извлечения информации PDF, PNG документов и анализа макета документа
🖥 Github
⚜️ Model
@pythonl
58 382
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
58 382
🖥 MLC LLM
MLC LLM is a universal solution that allows any language models to be deployed natively on a diverse set of hardware backends and native applications, plus a productive framework for everyone to further optimize model performance for their own use cases.
MLC LLM - это универсальное решение, позволяющее развертывать любые языковые модели на различных платформах и в различных приложениях, а также основа для дальнейшей оптимизации производительности моделей.
🖥 Github
@pythonl
58 382
У языка программирования Python много возможностей. Хотите узнать больше? Попробуйте свои силы на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox с 4 по 6 мая в 21:00 по московскому времени.
Успейте записаться и получить статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» при регистрации. В ней — полезные скрипты на Python: https://epic.st/_Ey_cv
За 3 дня вы:
✔️ изучите основы программирования на Python;
✔️ разработаете сервер для прослушивания подключений;
✔️ научитесь программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений;
✔️ поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter;
✔️ напишете мессенджер на Python.
💬 Спикер интенсива — старший разработчик МТС-Диджитал Алексей Коновалов. Он также ведёт личный проект по парсингу сайта и анализу данных. Алексей даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
58 382
58 382
💀PentestGPT
A GPT-empowered penetration testing tool
Python инструмент для пентестинга на основе ChatGPT.
🖥 Github
@pythonl
58 382
🎞 VLog: Video as a Long Document
Transform Video as a Document with ChatGPT, CLIP, BLIP2, GRIT, Whisper, LangChain.
Проект на Python, алгоритм принимает длинное видео, мы превращаем его в документ, содержащий визуальную и звуковую информацию. Отправив этот документ в ChatGPT, мы можем общаться по видео!
🖥 Github
@pythonl
58 382
58 382
58 382
🔥 Хардкорный тест для Go-разработчиков!
💻 Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте, готовы ли вы к обучению на онлайн-курсе «Golang Developer. Professional» от OTUS. Сейчас Go становится все востребованнее, благодаря своей производительности, масштабируемости и экосистеме.
После 5 месяцев обучения вы сможете:
— Писать production-ready код, многопоточные и конкурентные программы.
— Понимать синтаксис и внутреннее устройство языка Go.
— Разворачивать микросервисы с помощью docker.
— Создавать свои микросервисы на Go.
Также вас ждет прокачка навыков на реальных коммерческих кейсах и под руководством экспертов в этой области. Возможна рассрочка.
👉 Пройти вступительный тест — https://otus.pw/gOgU/
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
58 382
🖥 Segment and Track Anything (SAM-Track)
An open-source project dedicated to tracking and segmenting any objects in videos, either automatically or interactively. The primary algorithms utilized include the Segment Anything Model (SAM) for key-frame segmentation and Associating Objects with Transformers (AOT) for efficient tracking and propagation purposes.
Проект с открытым исходным кодом для отслеживания и сегментации любых объектов в видео. Основные используемые алгоритмы включают Segment Anything Model (SAM) для сегментации по ключевым кадрам и Associating Objects with Transformers (AOT) для эффективного отслеживания объектов.
🖥 Github
@pythonl
58 382
Начните знакомство с Python на бесплатном буткемпе! Это удобный мини-курс для тех, кто хочет узнать о разных направлениях Python-разработки: вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков и поймёте, ваша ли это профессия. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников буткемп доступен бесплатно: https://epic.st/ViPAF
Кому будет полезен буткемп:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто хочет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Опыт в программировании более 12 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в Сбере.
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее: «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале буткемпа вас ждёт прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Участвуйте в буткемпе уже сейчас!
58 382
58 382
Создание рекомендательных систем — один из ключевых навыков для специалистов в области DS/ML/DL.
Как быстро сделать рекомендательную систему для текстов? Узнайте на открытом уроке в OTUS 26 апреля в 20:00 мск.
На занятии мы:
🔹 Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов.
🔹 Поговорим об автоматизированной транскрибации с помощью современных нейросетевых моделей.
🔹 Рассмотрим задачу NER (поиска именованных сущностей) и поиска текстов.
Вы узнаете, как переводить звук в текст, как делать текст короче, искать похожие по смыслу и тематике тексты.
Спикер — Александр Брут-Бурляко, преподаватель-практик, DS-инженер в СБЕР Neurolab. Продолжить изучать рекомендательные системы возможно на курсе, доступном в рассрочку.
Перед мероприятием нужно пройти вступительный тест 👉 https://otus.pw/pbCA/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
58 382
🖥 Prompt Generator API
Простой API генератор промтов для Stable Diffusion / Midjourney / Dall-e на основе Python
API принимает первоначальную подсказку из нескольких слов и генерирует расширенную и подробную подсказку.Языковая модель обучена на 2 470 000 описательных подсказок Stable Diffusion
🖥 Github
@pythonl
58 382
+1Prettymaps
Небольшой набор функций Python для построения красивых карт на основе данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
https://github.com/marceloprates/prettymaps
@pythol
58 382
Параллельное и асинхронное программирование развязывают руки разработчикам и усиливают их скиллы: помогают выдерживать нагрузки и писать эффективный код, не теряя скорости разработки — ни один крупный проект не обходится без них. Для тех, кто решил изучить принципы асинхронности в Яндекс Практикуме есть курс «Асинхронное программирование на Python». Курс подойдет вам, если:
• у вас есть опыт написания кода на Python;
• вы знакомы с принципами ООП и умеете их применять;
• вы умеете работать с консолью и Git, настраивать рабочее окружение;
• вы понимаете работу БД и SQL, знакомы с HTTP и REST.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Записаться на курс можно здесь: https://practicum.yandex.ru/async-python/