fa
Feedback
Python/ django

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
Machinelearningشبکه:Machinelearningروسيا10 243فناوری و برنامه‌ها2 219

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 843 مشترک است و جایگاه 2 219 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 243 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 843 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -524 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -24 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.88% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.43% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 5 317 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 052 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 28 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 21 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.

59 843
مشترکین
-2424 ساعت
-1227 روز
-52430 روز
آرشیو پست ها
Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django
Python/ django
59 836
Neural Networks from Scratch - Coding a Layer A beginner’s guide to understanding the inner workings of Deep Learning https://morioh.com/p/fb1b9f5a52bc Video Part 1: https://www.youtube.com/watch?v=Wo5dMEP_BbI Video Part 2: https://www.youtube.com/watch?v=lGLto9Xd7bU

Python/ django
Python/ django
59 836
Connecting Flask and Nginx with Docker https://morioh.com/p/b4d97538df90

Python/ django
Python/ django
59 836
Announcing PyCaret 1.0.0 An open source low-code machine learning library in Python. PyCaret allows you to go from preparing data to deploying models within seconds from your choice of notebook environment. https://towardsdatascience.com/announcing-pycaret-an-open-source-low-code-machine-learning-library-in-python-4a1f1aad8d46 Habr RU : https://habr.com/ru/company/otus/blog/497770/ Github: https://github.com/pycaret/pycaret Guide: https://pycaret.org/guide/

Python/ django
Python/ django
59 836
Implement Face Detection from Image and Video with Python https://morioh.com/p/108652f1547a

Python/ django
Python/ django
59 836
How to Develop Voting Ensembles With Python https://machinelearningmastery.com/voting-ensembles-with-python/

Python/ django
Python/ django
59 836
Web Scraping with Python https://morioh.com/p/284807096613

Python/ django
Python/ django
59 836
Quick Domain-Specific Languages in Python with textX https://tomassetti.me/quick-domain-specific-languages-in-python-with-textx/

Python/ django
Python/ django
59 836
Nevergrad, an evolutionary optimization platform, adds new key features Facebook AI’s open source Python3 library for derivative-free and evolutionary optimization. https://ai.facebook.com/blog/nevergrad-an-evolutionary-optimization-platform-adds-new-key-features/ GitHub: https://github.com/facebookresearch/nevergrad Documentation: https://facebookresearch.github.io/nevergrad/index.html

Python/ django
Python/ django
59 836
Combining Data in Pandas With merge(), .join(), and concat() https://realpython.com/pandas-merge-join-and-concat/

Python/ django
Python/ django
59 836
Научи нейросеть узнавать объекты с первого раза. Приходи на открытый урок по Нейросетям на Python https://otus.pw/BW0O/ 14 ап
Научи нейросеть узнавать объекты с первого раза. Приходи на открытый урок по Нейросетям на Python https://otus.pw/BW0O/ 14 апреля в 20:00 Михаил Степанов, эксперт по машинному обучению из Jet Infosystems, проведет занятие по Triplet loss. Что будем делать: * Научимся работать с tensorflow datasets * Рассмотрим проблему one-shot learning, metric learning * Разберемся, что такое siamese networks и triplet loss * Обучим нейросеть, способную с первого раза узнавать объекты Требуется знание Python и математики. Проходи вступительный тест и записывайся в группу, пока действуют самые большие скидки!

Python/ django
Python/ django
59 836
Neural Networks from Scratch - P.1 Intro and Neuron Code https://morioh.com/p/d3398c5b6c25

Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django
Python/ django
59 836
10+ Python Tips and Tricks You Should Know in 2020 https://morioh.com/p/7430d87868f7

Python/ django
Python/ django
59 836
Using Python to Check for File Changes in Excel https://pybit.es/using-python-to-check-for-file-changes-in-excel.html

Python/ django
Python/ django
59 836
Selenium Webdriver using Python: Tutorial with Examples https://morioh.com/p/4aaa28813caf

Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django
Python/ django
59 836
How to Make an Instagram Bot With Python and InstaPy https://realpython.com/instagram-bot-python-instapy/

Python/ django
Python/ django
59 836
Django Social Login Authentication Example https://morioh.com/p/185f50b2f195

Python/ django
Python/ django
59 836

Python/ django - آمار و تحلیل کانال تلگرام @pythonl