DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала DLeX: AI Python
Канал DLeX: AI Python (@ai_python) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 21 284 подписчиков, занимая 6 234 место в категории Технологии и приложения и 16 500 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 21 284 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -58, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.24%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.67% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 754 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 569 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 18.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 14 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np lr = LinearRegression() x=np.reshape(np.array([1.0,2.0,3.0]),(3,1)) y=np.reshape(np.array([-45,14,5]),(3,1)) lr.fit(x,y) print(lr.predict(np.reshape([2,5,6],(3,1)))) print(lr.coef_)❇️ @AI_Python 🗣 @AI_Python_arXiv ✴️ @AI_Python_EN
