پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام پایتون | Data Science | Machine Learning
کانال پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) در بخش زبانی فارسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 040 مشترک است و جایگاه 5 487 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 607 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 040 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 21 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -283 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.19% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.34% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 525 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 323 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 22 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.
چطوری با نیچ کار کردن ماهی 50 میلیون درآمد داشته باشیم؟✌️✅ محتوای این دوره، چکیدهی 6 جلسه مشاوره خصوصی در زمینه درآمدزایی هستش 💲 ارزش دوره:
import gc
import time
def clear_memory():
# Delete variables if they exist in the current global scope
if "inputs" in globals():
del globals()["inputs"]
if "model" in globals():
del globals()["model"]
if "processor" in globals():
del globals()["processor"]
if "trainer" in globals():
del globals()["trainer"]
if "peft_model" in globals():
del globals()["peft_model"]
if "bnb_config" in globals():
del globals()["bnb_config"]
time.sleep(2)
# Garbage collection and clearing CUDA memory
gc.collect()
time.sleep(2)
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.synchronize()
time.sleep(2)
gc.collect()
time.sleep(2)
print(f"GPU allocated memory: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB")
print(f"GPU reserved memory: {torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3:.2f} GB")
clear_memory()
🆔 @Python4all_pro