اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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 129 642 مشترک است و جایگاه 912 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 3 900 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 129 642 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -2 838 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -146 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.79% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.95% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 213 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 522 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 32 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 27 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.
129 642
مشترکین
-14624 ساعت
-8467 روز
-2 83830 روز
آرشیو پست ها
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 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 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, 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 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
Яндекс запустил канал ТЕХНО, в котором простым языком рассказывает о том, как устроен мир технологий. Внутри всё то, что мы так любим: нейросети, роботы, чат-боты, голосовые помощники и многое другое.
Из любопытного:
— Почему на первых клавиатурах не было 0 и 1
— Что такое промпт и как его правильно формулировать
— Как заработать несколько миллионов рублей на выявлении багов
— Чем занимается преподаватель для нейросети
— И наконец, займут ли ваше рабочее место роботы и ИИ
Подписывайтесь тут 👉 https://t.me/techno_yandex!
Оптимизация Jupyter Notebook
Делимся статьей, где автор рассказывает о возможностях применения параллельных вычислений в интерактивной среде Jupyter Notebook. Параллелизм необходим, так как он ускоряет вычисления, а также позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных.
👉Читать статью
#статьи
Байесовский вывод
Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про оптимальный байесовский классификатор, а также наивный байесовский классификатор. Приводится пример задачи классификации наивным байесовским классификатором.
👀Смотреть видео
#видео
Мужчинам без радости в жизни
Проблема: неправильно выстроенные отношения с девушками, как итог - зависимость, слабая позиция и непроработанные внутренние опоры. Исправить это может каждый, достаточно читать «НеНастоящий» мужчина
Ваня по шагам рассказывает, как выстроить свободные и яркие отношения с девушками. Без манипуляций, без криков и психологов
Это должен знать каждый мужчина — @unreal_man
math.isinf
Метод math.isinf() проверяет, является ли число бесконечным или нет. Этот метод возвращает True, если указанное число является положительной или отрицательной бесконечностью, в противном случае он возвращает False.
#практика
Нейросеть с точки зрения математики
Нейронные сети, также известные как искусственные нейронные сети (ИНС) или смоделированные нейронные сети (СНС), представляют собой подмножество машинного обучения и лежат в основе алгоритмов глубокого обучения. Делимся статьей, где автор рассматривает нейронные сети с точки зрения математики и программного кода.
👉Читать статью
#статьи #нейронные_сети
Нейросети: Раскраска изображений
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь о принципах построения нейронных сетей для раскраски (colorization) черно-белых изображений (в градациях серого). Продемонстрированы примеры реализации.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Простота — главное преимущество Python, поэтому его легко освоить за короткий срок. Хотите узнать, что нужно для работы Python-разработчиком на фрилансе с нуля? Тогда участвуйте в бесплатном интенсиве с 13 по 15 июля в 19:00 по московскому времени и попробуйте себя в сфере IT в 2023 году.
👉 Успейте зарегистрироваться и получить материал с подборкой коротких и полезных программ на Python: https://goo.su/mpTp9
Всего за 3 дня вы попробуете свои силы в решении реальных задач из разных сфер на Python и познакомитесь с популярными библиотеками Python для парсинга и анализа данных. Получите понятный ответ на вопрос о том, что же нужно для работы Python-разработчиком на фрилансе.
🗣 Спикер интенсива — руководитель направления по исследованию данных в Сбере — Анастасия Борнева. Она с 2018 года занимается автоматизацией процессов с помощью искусственного интеллекта.
🎁 Всем участникам, прошедшим интенсив, подарим электронную книгу Роджера Сайпа и Робба Збиерски «Разум под контролем» издательства МИФ и сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Увидимся в прямом эфире!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
dict.update
Метод update() обновляет словарь элементами из другого объекта словаря или из итерации пар ключ/значение. Если update() вызывается без передачи параметров, словарь остается неизменным. Метод update() добавляет элемент(ы) в словарь, если ключ отсутствует в словаре. Если ключ находится в словаре, он обновляет ключ новым значением.
#практика
Нейросети: Перенос стилей изображений
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь, как выполнять стилизацию изображений (Neural Style Transfer), используя пакет Keras и Tensorflow 2.x
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Автоматический майнинг изображений
Делимся статьей, где автор рассказывает про автоматический майнинг изображений. Ты научишься автоматизировать поиск источников, а также проверку, является ли каждое изображение “хорошим”.
👉Читать статью
#статьи
-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.
math.remainder
Метод math.remainder() Он возвращает остаток от операции деления, когда первое число делится на второе число. Тип возвращаемого значения — значение с плавающей запятой, что означает, что оно может быть и дробным. Делитель должен быть ненулевым числом, иначе возникнет ошибка ValueError.
#практика
Нейросети: Теория стилизации изображений
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты научишься выполнять перенос стиля с одного изображения на другое. Ты узнаешь концепцию общего алгоритма, способ вычисления критерия качества для оценки контента и степени стилизации с помощью сверточной нейронной сети VGG19.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Конвертер 3D-моделей
Делимся статьей, где автор рассказывает про создание конвертера 3D-моделей. Продемонстрированы различные методы конвертации, код плагина. Также ты узнаешь, почему методы не подходят и с чем не смогли справиться Blender и Unreal Engine.
👉Читать статью
#статьи
