[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 63 387 подписчиков, занимая 2 044 место в категории Технологии и приложения и 9 381 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 387 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -299, а за последние 24 часа — -20, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 8 552 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 720 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 52.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 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.
$ pip3 install pygamelib
⚙️ GitHub/Инструкция
#soft #code #python #githubИсчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки Scikit-Leam. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе Scikit-Leam, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения. Рассказано о применении МО для анализа текста и прогнозировании непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа, кластерном анализе и обучении без учителя, показано построение многослойной искусственной нейронной сети с нуля. Раскрыты продвинутые возможности PyTorch для решения сложных задач. Описано применение глубоких сверточных и рекуррентных нейронных сетей, трансформеров, генеративных состязательных и графовых нейронных сетей. Особое внимание уделено обучению с подкреплением для систем принятия решений в сложных средах.Год: 2024 #books #python
