[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 64 201 подписчиков, занимая 2 052 место в категории Технологии и приложения и 9 470 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 64 201 подписчиков.
Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 46, а за последние 24 часа — 20, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 18.82%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 8.19% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 12 081 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 5 256 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 84.
- 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 21 июня, 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.
В книге собрано большое количество советов (включая уникальную пошаговую инструкцию развития!) для тех, кто, будучи программистом или только начиная этот путь, хочет добиться успеха в карьере, кто задумывается о своем профессиональном росте и хочет сделать этот процесс контролируемым. Тем, кто понимает, что профессионал всегда имеет огромное количество привилегий (в том числе финансовых) перед середнячком, наверняка будут интересны собранные здесь знания, которые мы неоднократно проверили на практике. Итак, всем, кто ищет кратчайший путь от среднестатистического программиста до гуру информационных технологий (с внушительной репутацией, солидным доходом и собственными проектами), желаем приятного чтения!#books
Учебно-методическое пособие посвящено изучению основ анализа данных и реализации базовых алгоритмов машинного обучения на языке Python. Целью данного пособия является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области базовых алгоритмов машинного обучения, овладение инструментарием, моделями и методами машинного обучения.Авторы: А.Ю. Долганов, М.В. Ронкин, А.В. Созыкин Год: 2023 #books #python
$ pip install sahiOn Windows, Shapely needs to be installed via Conda:
$ conda install -c conda-forge shapelyInstall your desired version of pytorch and torchvision (cuda 11.3 for detectron2, cuda 11.7 for rest):
$ conda install pytorch=1.10.2 torchvision=0.11.3 cudatoolkit=11.3 -c pytorch $ conda install pytorch=1.13.1 torchvision=0.14.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidiaInstall your desired detection framework (yolov5):
$ pip install yolov5==7.0.4Install your desired detection framework (mmdet):
$ pip install mmcv-full==1.7.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/torch1.13.0/index.html $ pip install mmdet==2.26.0Install your desired detection framework (detectron2):
$ pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu113/torch1.10/index.htmlInstall your desired detection framework (huggingface):
$ pip install transformers timm
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #ml
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
