[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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 64 201 підписників, посідаючи 2 052 місце в категорії Технології та додатки та 9 470 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 64 201 підписників.
За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 46, а за останні 24 години на 20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 18.82%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 8.19% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 12 081 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 5 256 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 84.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, soft, install, pip, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 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.
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
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
