[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام [PYTHON:TODAY]
کانال [PYTHON:TODAY] (@python2day) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 63 354 مشترک است و جایگاه 2 051 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 9 392 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 63 354 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 09 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -295 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.29% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 9 050 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 5 122 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 55 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, soft, install, pip, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 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.
Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python. В этой книге: - Алгоритмы поиска. - Обобщенные технологии для графов. - Нейронные сети. - Генетические алгоритмы. - Состязательный поиск. - Использование аннотаций типов в описанных задачах.Автор: Копец Дэвид Год: 2020 💾 Скачать книгу #python #books #русский
Одна из самых популярных Python библиотек для анализа, классификации и обработки изображений.Используется при созданий приложений по компьютерному зрению и машинному обучению. Включает в себя более 2500 как классических так и современных алгоритмов обработки изображений, машинного обучения и компьютерного зрения. Часто применяется для распознавания лиц, но это далеко не полный функционал. По сути это мощный инструмент, позволяющий размывать, сглаживаживать, накладывать фильтры, изменять размеры, кадрировать и поворачивать изображения. 💡 GitHub #soft #python
«Госуслуги.COVID трекер», позволяющее отслеживать контакты с больными коронавирусной инфекцией (COVID-19).
С помощью программы устройство пользователя ищет и запоминает данные других мобильных устройств поблизости, используя технологию Exposure Notification, разработанную компаниями Apple и Google.
«Технология фиксирует через ваш Bluetooth устройства других пользователей, обмениваясь с ними случайными ключами. Ваше устройство хранит свой список ключей локально, не передавая его наружу. Если кто-то из пользователей заболел и у него положительный тест на COVID-19, он сообщает об этом анонимно через приложение, предоставляя только доступ к своим случайным ключам за последние две недели», — говорится в описании приложения.
Если пользователь находился рядом с больным человеком за последние 14 дней, то программа покажет push-уведомление с датой контакта, не указывая при этом какую-либо персональную информацию заболевшего.
Приложение разработано Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ при участии Министерства здравоохранения РФ. Разработчиком числится Минцифры РФ.
Damn...Face recognition — популярный, мощный и в тоже время очень простой в использовании Python проект. Легко распознает лица и манипулирует ими с помощью Python или командной строки.
Применяет для этого самую простую в мире библиотеку распознавания лиц. При этом используется dlib с глубоким обучением для обнаружения лиц с точностью 99,38% в тесте Wild benchmark.
💡 GitHub
#soft #python🔥 Отличная книга для новичков с пошаговым объяснением.Автор: Joshua M. Willman Год: 2020 💾 Скачать книгу #python #books #english
