Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning with Python
کانال Machine Learning with Python (@codeprogrammer) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 67 819 مشترک است و جایگاه 2 404 را در دسته آموزش و رتبه 5 049 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 67 819 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 05 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 77 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.60% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.50% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 767 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 695 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند insidead, learning, degree, evaluation, algorithm تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 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 آموزش تبدیل کردهاند.
img = [
[255, 0, 0],
[0, 255, 0]
]
# Now we need to pick a symbol for each pixel...
# What a hassle.
Problem:
Manually selecting symbols by brightness is a pain. We need to automate the conversion of grayscale to symbols.
✔️ The right way (using gradation)
```python
from PIL import Image
def image_to_ascii(path, width=100):
img = Image.open(path)
aspect = img.height / img.width
height = int(width * aspect * 0.55)
img = img.resize((width, height)).convert('L')
ascii_chars = '@%#*+=-:. '
pixels = img.getdata()
ascii_art = '\n'.join(
ascii_chars[pixel * (len(ascii_chars) - 1) // 255]
for pixel in pixels
)
lines = [ascii_art[i:i+width] for i in range(0, len(ascii_art), width)]
return '\n'.join(lines)
print(image_to_ascii('cat.jpg'))```
How it works:
convert('L') converts the image to grayscale
Each pixel (0-255) is assigned a symbol from the set
The darker the pixel, the "denser" the symbol (e.g., '@'), the lighter - the "weaker" (space)
Let's write a converter with customizable palette:
```python
class AsciiConverter:
PALETTES = {
'default': '@%#*+=-:. ',
'blocks': '█rayed ',
'detailed': '$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`\'. '
}
def __init__(self, palette_name='default'):
if palette_name not in self.PALETTES:
raise ValueError(f'Нет такой палитры, идиот. Выбери из: {list(self.PALETTES.keys())}')
self.chars = self.PALETTES[palette_name]
def convert(self, image_path, width=80):
# ... code to convert using self.chars ...
return ascii_result```
Try specifying a non-existent palette - you'll get a clear error. Key parameters: 🔵Width - determines the size of the final ASCII art 🔵Character palette - affects the detail and style 🔵Aspect ratio - important for correct display 🔵Inversion - you can invert the brightness for a dark background Important: ASCII art isn't just a fun thing. It's used to visualize data in the console, create creative logs, and even "hide" information in plain sight. 👩💻 @CodeProgrammer
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
