Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 044 підписників, посідаючи 2 207 місце в категорії Технології та додатки та 10 239 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 044 підписників.
За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -567, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.38% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 163 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 030 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 08 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
# Clone repo
git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/TRELLIS.git
cd TRELLIS
# Create conda env and install dependencies
. ./setup.sh --new-env --basic --flash-attn --diffoctreerast --spconv
--mipgaussian --kaolin --nvdiffrast
# Install web demo via Gradio
. ./setup.sh --demo
# Run WebUI
python app.py
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #ImageTo3D #Trellis #Microsoft
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
