اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Простой Python | Программирование
کانال بسته
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @dimaa_dimaa (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 در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 131 377 مشترک است و جایگاه 899 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 3 847 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 131 377 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 09 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -2 678 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -117 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.50% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.82% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 908 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 398 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 35 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: @dimaa_dimaa (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 10 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 فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
131 377
مشترکین
-11724 ساعت
-5847 روز
-2 67830 روز
آرشیو پست ها
MongoDB: Поиск на совпадение в тексте
Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, какой функционал поможет тебе искать данные. В качестве примера продемонстрирован поиск на совпадение в тексте.
👀Смотреть видео
#видео
Уже разбираетесь в Python, но хотите большего? Тогда вам на PiterPy 2025
🗓️16–17 мая
📍 Питер + онлайн
PiterPy — конференция для всех, кто использует Python в работе. Здесь собираются бэкенд-разработчики, тестировщики, DevOps, дата- и ML-инженеры и аналитики, а также тимлиды.
Перед вами выступят спикеры из Яндекса, Т-Банка, Точки, Авито, Ozon и других известных компаний. Вас ждет два дня докладов про бэкенд и архитектуру, библиотеки и инструменты, практики разработки и Core Python, а еще мастер-класс по программированию роботов.
А вот что с билетами:
→ Дают скидку 15% на билет для частных лиц по промокоду
PITON;
→ Есть билет для студентов и преподавателей вузов — в два раза дешевле персонального;
→ Можно попросить руководство приобрести вам корпоративный билет.
Бонус: в соседних залах пройдет ML-конференция IML. Участники PiterPy смогут послушать доклады IML бесплатно.
За подробностями и билетами
Дерево решений: Часть 2
Алгоритм деления работает по принципу максимизации чистоты внутри подмножеств. В классификации чаще всего используется Gini impurity или энтропия: они показывают, насколько хорошо разделились классы после сплита. В регрессии — снижение дисперсии (variance reduction). На каждом шаге дерево перебирает все признаки и находит такое условие, которое максимально эффективно делит выборку на две группы с минимальной “грязью”.
Однако у данного алгоритма есть некоторые недостатки. Деревья легко переобучаются, особенно если не ограничивать глубину. Они могут давать нестабильные результаты при небольшом изменении данных (особенно одиночные деревья). Чтобы побороть эти минусы, придумали ансамбли — такие как Random Forest и Gradient Boosting, где используется много деревьев сразу, и это даёт намного более стабильный и мощный результат.
💻Ссылка на первую часть
#практика
+5
👩💻 Docker — лучший канал для ускоренного обучения DevOps.
С помощью инфографики, наглядных визуализаций и коротких обучающих видео вам будут доступны все ключевые концепции работы с Docker и методики DevOps.
Прокачать скиллы: t.me/DevopsDocker
Генерация двухмерной полигональной карты
В данной статье автор рассматривает задачу процедурной генерации двухмерной полигональной карты. Рассматривается решение и ключевые использованные принципы.
👉Читать статью
#статьи
FastAPI: Аннотации и валидация
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты освоишь класс аннотаций. Он позволяет быстро добавлять валидацию к URL-адресам.
👀Смотреть видео
#видео
Дерево решений: Часть 1
Дерево решений — это модель, которая принимает решения, двигаясь по ветвям дерева от корня к листьям. На каждом узле происходит проверка: например, «если возраст > 30 — идём направо, иначе налево». Так шаг за шагом дерево делит данные на подгруппы, пока не придёт к финальному решению: в регрессии — числовое значение, в классификации — метка класса.
Модель выглядит почти как блок-схема, и ты можешь буквально прочитать, почему она приняла то или иное решение. В Python всё это делается через sklearn.tree.DecisionTreeClassifier или DecisionTreeRegressor.
Параметр max_depth — это ограничение на глубину дерева. Без него дерево может продолжать делиться, пока не переобучится подчистую. Всегда важно следить за глубиной, количеством листьев (max_leaf_nodes) и минимальным числом объектов в узле (min_samples_split) — это всё способы контроля переобучения.
#практика
Принимаете оплату в криптовалюте?
Если ещё нет, самое время задуматься. Крипта — это быстрые международные платежи, низкие комиссии и отсутствие банковских ограничений. География не имеет значения — клиенты со всего мира могут оплачивать ваши товары и услуги в Bitcoin, USDT, Ethereum и других криптовалютах.
Как всё это настроить? Heleket — простое и удобное решение для бизнеса: минимальная комиссия (от 0,4%), авто-конвертация в стейблкоины, мгновенные выплаты и лёгкая интеграция через API или готовые плагины.
Подробности здесь: Heleket
OpenSearch как сервис
OpenSearch — это инструмент для быстрого поиска и аналитики данных.Он помогает искать, фильтровать и анализировать большие объемы информации. Например, логи, товары в интернет-магазине или данные с веб-сайта. В данной статье автор рассказывает, как развернуть кластеры OpenSearch за несколько минут и начать с ней работать в Python.
👉Читать статью
#статьи
Разработка DHCP-сервера
DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) — это протокол, который автоматически раздаёт IP-адреса устройствам в сети. Когда компьютер или телефон подключается к Wi-Fi, ему нужен IP-адрес, чтобы общаться с другими устройствами. Вместо того чтобы вручную настраивать адреса, DHCP-сервер автоматически выдаёт их. Благодаря данной статье ты узнаешь, как создать собственный DHCP-сервер на Python.
👉Читать статью
#статьи
23 апреля Магнит OMNI приглашает на Infrastructure MeetUp!
На этом мероприятии DevOps-инженеры, платформенные инженеры, системные администраторы и разработчики обсудят, как создать инфраструктуру, устойчивую к сбоям.
🔸В программе:
Доклады и дискуссии с участием специалистов из Магнит OMNI, Лаборатории Касперского, Авито, Cloud.ru и других компаний.
Спикеры расскажут про устройство инфраструктуры бизнес-сервисов и вспомогательных компонентов, обеспечение отказоустойчивости, развитие Observability в условиях распределенной инфраструктуры, а также использование протоколов, помогающих в нештатных ситуациях.
🔸Что будет?
— Разбор болей и кейсов, которые реально работают
— Розыгрыш призов (крутейший мерч!)
— Панельная дискуссия о том, как повышать устойчивость сервисов
— Живой нетворкинг
Митап пройдет в гибридном формате:
🔵Офлайн в московском офисе Магнита
🔵 Онлайн
🔸 23 апреля, в 17:30.
Не упустите возможность узнать новое и пообщаться с профессионалами!
Подробности и регистрация — по ссылке.
ElasticNet
Минус Lasso в том, что если признаки сильно скоррелированы между собой, она может случайно “выбрать” только один из них и проигнорировать остальные, даже если они тоже информативны. В таких случаях часто используют ElasticNet — это гибрид L1 и L2.
Параметр l1_ratio регулирует баланс между L1 и L2. 0.0 — чистый Ridge. 1.0 — чистый Lasso. 0.5 — пополам.
#практика
Надоела теория? В Сбере сразу практика! 🚀
Образовательные программы Сбера и ведущих вузов страны — это когда ты учишься и сразу пробуешь себя в реальных задачах:
🔧 работаешь с технологиями, которые используют миллионы,
🤖 создаёшь AI-сервисы,
🤝 делаешь проекты вместе с крутыми экспертами из индустрии!
Что тебя ждёт:
📚 Обучение от практиков из Сбера
💡 Проектные школы, хакатоны и кейсы из реального бизнеса
🚪 Возможность быстрее попасть в команду Сбера
🧪 Поддержка твоих исследований и идей
Если хочешь учиться и сразу строить карьеру — тебе сюда! 🎯
Посмотреть программы бакалавриата и магистратуры можно здесь 👈
MongoDB: Объединение запросов
Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как объединять запросы. В этом тебе поможет Bulk Write.
👀Смотреть видео
#видео
FastAPI VS Litestar
В данной статье автор сравнивает два фреймворка для микросервисов: FastAPI и Litestar. Ты узнаешь о плюсах и минусах каждого. Также продемонстрировано сравнение производительности и примеры валидации.
👉Читать статью
#статьи
📱 Как ИИ меняет индустрию iGaming?
ИИ уже давно перестал быть просто трендом — он активно трансформирует индустрию азартных игр. Автоматизация процессов, улучшение пользовательского опыта и создание персонализированных стратегий для игроков — вот лишь несколько примеров того, как ИИ меняет правила игры.
🔵 Хочешь узнать, как ИИ может повысить твой успех в iGaming? Подписывайся на Owner 1win и будь в центре событий!
На канале ты найдешь:
⏺ Анализ применения ИИ в iGaming: как технологии меняют процессы и делают игры умнее.
⏺ Экспертные прогнозы о будущем индустрии с учетом ИИ.
⏺ Советы по внедрению ИИ в стратегии и улучшению пользовательского опыта.
🔗Присоединяйся к Owner 1win и будь на волне iGaming трендов!😍
NumPy: concatenate
Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет объединять несколько массивов NumPy в один массив. Мы передаем последовательность массивов, которые хотим объединить, в функцию concatenate() вместе с осью. Если ось не передана явно, она принимается за 0.
#практика #numpy
