fa
Feedback
Простой Python | Программирование

Простой Python | Программирование

رفتن به کانال در Telegram

Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Простой Python | Программирование

کانال Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 125 925 مشترک است و جایگاه 919 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 3 979 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 125 925 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 01 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 990 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -53 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.87% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.97% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 873 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 485 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 46 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند модуль, itertools, gigachat, math, decimal تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 02 اکتبر, 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.

125 925
مشترکین
-5324 ساعت
-2897 روز
-1 99030 روز
آرشیو پست ها
L1-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про выделение признако
L1-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про выделение признаков с помощью L1-регуляризатора. Продемонстрированы отличия в работе между L1 и L2-регуляризаторами. 👀Смотреть видео #видео

Влетаем в мир ИИ с ноги — без опыта и знаний кодинга. Всего за 3 вечера эксперты научат вас создавать нейросети и применять их на практике. Ваши нейронки смогут: — Делить людей на входящих и выходящих из автобуса — Обнаруживать возгорания — Оценивать стоимость квартир и резюме соискателей — Прогнозировать стоимость полиметаллов — Распознавать команды умного дома и много чего ещё Интенсив идеален для начинающих в области ИИ, а также для тех, кто хочет прокачать свои знания по последним технотрендам. Бесплатный интенсив ждёт вас по ссылке.

math.ceil Метод math.ceil() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в большую сторону и возвращает резул
math.ceil Метод math.ceil() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в большую сторону и возвращает результат. Чтобы округлить число в меньшую сторону до ближайшего целого, используй метод math.floor(). #практика

ChatGPT Code Interpreter Code Interpreter позволяет ChatGPT анализировать данные, создавать диаграммы, решать математические
ChatGPT Code Interpreter Code Interpreter позволяет ChatGPT анализировать данные, создавать диаграммы, решать математические задачи и редактировать файлы. Он также поддерживает загрузку и скачивание файлов, что раньше было невозможно в ChatGPT. Делимся статьей, где автор рассказывает про свой опыт применения Code Interpreter на реальных задачах. 👉Читать статью #статьи

Всем привет. Меня зовут Алина. Я подсела на IT в 14 лет! Перепробовала все виды программирования и окунулась в мир информацио
Всем привет. Меня зовут Алина. Я подсела на IT в 14 лет! Перепробовала все виды программирования и окунулась в мир информационной безопасности с головой, а мой канал — личный дневник прошаренной ITшницы, где я буду делиться полезной информацией о своей деятельности. Рассказывать истории из жизни и писать мануалы, а главное, делать это честно, искренне и с душой, без художественных выдумок. 👉🏻 Если ты давно искал самый душевный канал по информационной безопасности и программированию — добро пожаловать в Теневые.TwoSouls. Открой новый уровень контента в своём телефоне! https://t.me/+1jAsfde0eQMwMDdi

L2-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про устранение эффекта
L2-регуляризатор Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про устранение эффекта переобучения моделей с помощью L2-регуляризатора. Продемонстрировано математическое обоснование. 👀Смотреть видео #видео

math.pow Метод math.pow() возвращает значение x, возведенное в степень y. Если x отрицательно, а y не является целым числом,
math.pow Метод math.pow() возвращает значение x, возведенное в степень y. Если x отрицательно, а y не является целым числом, возвращается ValueError. Этот метод преобразует оба аргумента в число с плавающей запятой. Обрати внимание, если math.pow(1.0,x) или math.pow(x,0.0), он всегда будет возвращать 1,0. #практика

Читайте в Журнале, с чего начать учить Python и какие материалы могут пригодиться. Журнал Академии Яндекса — про развитие, ка
+3
Читайте в Журнале, с чего начать учить Python и какие материалы могут пригодиться. Журнал Академии Яндекса — про развитие, карьеру и будущее для тех, кто выбрал путь в IT.  Подписывайтесь! Реклама. ООО "ЯНДЕКС". ИНН 7736207543. erid: 2RanymNPUeL

Библиотеки для дата-сайентиста В данной статье автор собрал более 40 библиотек для начинающих AI/ML специалистов. Сгруппирова
Библиотеки для дата-сайентиста В данной статье автор собрал более 40 библиотек для начинающих AI/ML специалистов. Сгруппированы они по областям практического применения, с кратким описанием функций каждого инструмента. 👉Читать статью #статьи

Пример использования SGD при бинарной классификации образов Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот ра
Пример использования SGD при бинарной классификации образов Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор демонстрирует пример реализации стохастического градиентного спуска (SGD) применительно к задаче бинарной классификации образов с помощью линейной модели и сигмоидальной функции потерь. 👀Смотреть видео #видео

Команда айтишников из Омска создала искусственный интеллект, который анализирует рынок акций лучше любого человека. Он уже предсказал рост Сбера, Лукойла, ФосАгро и других акций, которые в итоге выросли более, чем в 2-3 раза за пару месяцев, а ребята заработали больше 100млн рублей. Доступ к ИИ имеет очень узкий круг людей, но Start The History уже около года использует его для анализа рынка и выкладывает результаты себе в канал. Канал неоднократно хотели заблокировать, поэтому подписывайтесь пока не поздно👇 https://t.me/+11OP_4Ie-28wYTY6

dict.setdefault Метод setdefault() возвращает значение ключа (если ключ находится в словаре). Если нет, он вставляет ключ со
dict.setdefault Метод setdefault() возвращает значение ключа (если ключ находится в словаре). Если нет, он вставляет ключ со значением в словарь. setdefault() возвращает: значение ключа, если он есть в словаре; None, если ключа нет в словаре и значение по умолчанию не указано; default value, если ключ отсутствует в словаре и указано default value. #практика

Apache Airflow в связке с Kubernetes Делимся статьей, где автор рассказывает про свой опыт в работе Apache Airflow в связке с
Apache Airflow в связке с Kubernetes Делимся статьей, где автор рассказывает про свой опыт в работе Apache Airflow в связке с Kubernetes. Ты соберешь собственный образ Docker с python-скриптом, настроишь автоматическую синхронизацию DAG’ов с удаленным репозиторием и их исполнение. 👉Читать статью #статьи

Каждый год IT-проектов и компаний становится всё больше. Вместе с этим растёт спрос на квалифицированных профессионалов. Один
Каждый год IT-проектов и компаний становится всё больше. Вместе с этим растёт спрос на квалифицированных профессионалов. Один из наиболее важных специалистов в IT — тестировщик. Мини-курс по тестированию ПО — это возможность освоить профессию с нуля и получить необходимые навыки. Записаться и узнать подробную программу: https://epic.st/z-JkLv Что будем делать: — Создадим сценарии для тестирования и научимся использовать техники тест-дизайна. — С помощью этих сценариев проведём поиск багов на сайте, как это делают в реальных компаниях. — Копнём чуть глубже — изучим инструмент Postman и сможем находить ошибки на стороне сервера. — Научимся мониторить трафик как продвинутые QA-инженеры. Попытаемся изменить содержимое сетевых запросов. — Изучим основы SQL и напишем тестовые запросы к базам данных. По итогам мини-курса вас ждут: — 4 практические работы для закрепления навыков; — чат-комьюнити участников в Telegram; — бессрочный доступ к видео. После просмотра видеоматериалов будет онлайн-встреча с опытным QA-инженером, где мы разберём пройденный материал и обсудим актуальные вопросы профессии. Все участники получат сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox и электронную книгу издательства МИФ «Разум под контролем». А ещё — 5 полезных статей для старта карьеры, в которых есть ответы на самые частые вопросы с собеседований, советы по составлению резюме, подборки книг и многое другое. Всем, кто посмотрит первый урок, откроем годовой доступ к изучению английского языка. Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Рекуррентная нейросеть: Прогноз символов Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз т
Рекуррентная нейросеть: Прогноз символов Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты научишься строить рекуррентную нейросеть для прогнозирования символов последовательности. Ты узнаешь, как правильно кодировать и подавать на вход сети текстовую информацию в виде One-hot encoding (OHE) векторов. 👀Смотреть видео #видео #нейронные_сети

math.exp Метод math.exp() возвращает E в степени x. «Е» — это основание натуральной системы логарифмов (приблизительно 2,7182
math.exp Метод math.exp() возвращает E в степени x. «Е» — это основание натуральной системы логарифмов (приблизительно 2,718282), а х — переданное ему число. Обрати внимание, для использования данного метода необходимо импортировать math. #практика

-Устроился на работу в IT -Попросил ChatGPT выполнить работу за тебя -Заработал 100 000р Это не сказки, а обычный день челове
-Устроился на работу в IT -Попросил ChatGPT выполнить работу за тебя -Заработал 100 000р  Это не сказки, а обычный день человека, который знает, как пользоваться нейросетью. И так может каждый. Главное — изучить уникальные гайды в области ИИ, такие как этот. В этих мануалах простым языком рассказывают, как заработать с помощью нейросетей. Внутри: как начать, какую работу за меня может делать нейронка и почему даже новичок сможет заработать с помощью нейронных сетей. Регистрируйся на бесплатный курс, Это последний вагон, успей воспользоваться возможностями тренда.

А/Б тесты с метрикой отношения Благодаря данной статье ты узнаешь, что такое метрики отношения. Автор рассказывает, почему кр
А/Б тесты с метрикой отношения Благодаря данной статье ты узнаешь, что такое метрики отношения. Автор рассказывает, почему критерий Стьюдента не работает, а также демонстрирует применение бутстреп к зависимым данным. 👉Читать статью #статьи

Рекуррентная нейронная сеть Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь, чт
Рекуррентная нейронная сеть Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь, что такое рекуррентная нейронная сеть. Продемонстрированы ее архитектуры: Many to Many, Many to One и One to Many. Также приведен пример простейших рекуррентных сетей. 👀Смотреть видео #видео #нейронные_сети

dict.fromkeys Метод fromkeys() создает словарь из заданной последовательности ключей и значений. Параметр alphabets – это клю
dict.fromkeys Метод fromkeys() создает словарь из заданной последовательности ключей и значений. Параметр alphabets – это ключи, которые могут быть любыми итерациями, такими как строка, набор, список и т. д. Необязательный параметр numbers — это значения, которые могут быть любого типа или любых итераций, таких как строка, набор, список и т. д. Обрати внимание, если значение словаря не указано, ключам присваивается None. #практика