اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Machine Learning with Python
رفتن به کانال در Telegram
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 67 823 مشترک است و جایگاه 2 412 را در دسته آموزش و رتبه 5 047 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 67 823 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 08 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 50 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.79% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.60% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 895 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 764 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 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 09 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.
67 823
مشترکین
-524 ساعت
+227 روز
+5030 روز
آرشیو پست ها
Repost from Github Top Repositories
🔥 Trending Repository: awesome-deeplearning-resources
📝 Description: Deep Learning and deep reinforcement learning research papers and some codes
🔗 Repository URL: https://github.com/endymecy/awesome-deeplearning-resources
📖 Readme: https://github.com/endymecy/awesome-deeplearning-resources#readme
📊 Statistics:
🌟 Stars: 2.9K stars
👀 Watchers: 221
🍴 Forks: 666 forks
💻 Programming Languages: Not available
🏷️ Related Topics:
#nlp #video #reinforcement_learning #deep_learning #neural_network #code #paper #corpus #modelzoo================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceN
Repost from Github Top Repositories
🔥 Trending Repository: awesome-transformer-nlp
📝 Description: A curated list of NLP resources focused on Transformer networks, attention mechanism, GPT, BERT, ChatGPT, LLMs, and transfer learning.
🔗 Repository URL: https://github.com/cedrickchee/awesome-transformer-nlp
📖 Readme: https://github.com/cedrickchee/awesome-transformer-nlp#readme
📊 Statistics:
🌟 Stars: 1.1K stars
👀 Watchers: 41
🍴 Forks: 131 forks
💻 Programming Languages: Not available
🏷️ Related Topics:
#nlp #natural_language_processing #awesome #transformer #neural_networks #awesome_list #llama #transfer_learning #language_model #attention_mechanism #bert #gpt_2 #xlnet #pre_trained_language_models #gpt_3 #gpt_4 #chatgpt================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
Repost from Github Top Repositories
🔥 Trending Repository: SemanticSegmentation_DL
📝 Description: Resources of semantic segmantation based on Deep Learning model
🔗 Repository URL: https://github.com/tangzhenyu/SemanticSegmentation_DL
📖 Readme: https://github.com/tangzhenyu/SemanticSegmentation_DL#readme
📊 Statistics:
🌟 Stars: 1.1K stars
👀 Watchers: 77
🍴 Forks: 315 forks
💻 Programming Languages: Jupyter Notebook - Python - Shell - sed
🏷️ Related Topics: Not available
==================================
🧠 By: https://t.me/DataScienceM
Good news: We have launched the GitHub Top 13 Repo service daily in our channel
https://t.me/DataScienceM
There are now free courses available for a limited time on our channel
https://t.me/DataScienceC
Python library that adds Generative AI capabilities to Pandas!
PandasAI analyzes complex data frames and plot visualizations just by using natural language.
GitHub: https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
💰 Get FREE Forex & Gold Signals! 💰
🚀 Accurate, real-time signals for Forex and Gold (XAUUSD).
📈 Perfect for beginners and pros — no fees, no hassle!
✅ Start trading smarter today!
👉 Join our FREE Telegram channel now!
#ad
💰 Get FREE Forex & Gold Signals! 💰
🚀 Accurate, real-time signals for Forex and Gold (XAUUSD).
📈 Perfect for beginners and pros — no fees, no hassle!
✅ Start trading smarter today!
👉 Join our FREE Telegram channel now!
#ad
No skills? No problem. Just copy-paste and GET PAID.
➡️ 22,000+ already started… YOU'RE NEXT! Click here @NPFXSignals
#إعلان InsideAds
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
Visit the channel, consider it as a support for us and our efforts
I recommend you to join @TradingNewsIO for Global & Economic News 24/7
⚡️Stay up-to-date with real-time updates on global events.
➡️ Click Here and JOIN NOW !
#إعلان InsideAds
Data scientists, this is for you — I dug up LeetCode for DS
DataLemur — a powerful platform that collects real interview problems from Tesla, Facebook, Twitter, Microsoft, and other top companies
Inside: practical tasks on SQL, statistics, Python, and ML. You can filter by difficulty level and company
Top-notch for those preparing for interviews for Data Scientist / Data Analyst roles. Get it here 🍯
👉 https://t.me/DataScienceN 👍
python-docx: Create and Modify Word Documents #python
python-docx is a Python library for reading, creating, and updating Microsoft Word 2007+ (.docx) files.
Installation
pip install python-docxfrom docx import Document
document = Document()
document.add_paragraph("It was a dark and stormy night.")
<docx.text.paragraph.Paragraph object at 0x10f19e760>
document.save("dark-and-stormy.docx")
document = Document("dark-and-stormy.docx")
document.paragraphs[0].text
'It was a dark and stormy night.'