fa
Feedback
Learn Python Coding

Learn Python Coding

رفتن به کانال در Telegram

Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Learn Python Coding

کانال Learn Python Coding (@pythonre) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 39 481 مشترک است و جایگاه 3 407 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 9 923 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 39 481 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 345 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 1.23% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 484 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 430 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند math, harvard, oxford, supervision, waybienad تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 ژوئیه, 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.

39 481
مشترکین
+1024 ساعت
+727 روز
+34530 روز
آرشیو پست ها
AI for Games, 3d edition Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇
AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇

Probabilistic two-stage detection Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network. github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2?utm_source=catalyzex.com paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07461.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v
Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: http
Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: https://arxiv.org/pdf/2106.08017.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python machine learning from scratch Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇
Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇

✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transfor
✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1 Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego P
🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

sticker.webp0.60 KB

A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/a
A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05763v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation P
Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05897v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft
Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Probabilistic Deep Learning (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇
Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_
GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_autoscale Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05609v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

Internet of Things Programming Projects Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books