uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

BadCode

BadCode

Закритий канал

Худший программный код, который ты видел в it сотрудничество: @SIeep_Token Менеджер: @Spiral_Yuri Мы на бирже: https://telega.in/c/+NlCgOmEeRm03NTVi Ссылка на канал: https://t.me/+-HJRxMsgrQQ4NjJi

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу BadCode

Канал BadCode у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 280 підписників, посідаючи 11 867 місце в категорії Технології та додатки та 63 247 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 280 підписників.

За останніми даними від 26 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -102, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 0%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як badcode, говнокод, питон, строка.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Худший программный код, который ты видел в it сотрудничество: @SIeep_Token Менеджер: @Spiral_Yuri Мы на бирже: https://telega.in/c/+NlCgOmEeRm03NTVi Ссылка на канал: https://t.me/+-HJRxMsgrQQ4NjJi”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 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.

10 280
Підписники
Немає даних24 години
-317 днів
-10230 днів
Архів дописів
BadCode
10 280
photo content

BadCode
10 280
Они просто завидуют нашим сакральным знаниям никому не нужной хуйни
Они просто завидуют нашим сакральным знаниям никому не нужной хуйни

BadCode
10 280
the distinction between inheritance (“is a”) and composition (“has a”) BadCode

BadCode
10 280
Ничего не делает … BadCode
Ничего не делает … BadCode

BadCode
10 280

BadCode
10 280
Случайно использовал это в игре, которую я сделал 4 года назад BadCode
Случайно использовал это в игре, которую я сделал 4 года назад BadCode

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280
💬 Путь в Data Science не обходится без изучения математики. Во многих областях машинного обучения возникают функции многих п
💬 Путь в Data Science не обходится без изучения математики. Во многих областях машинного обучения возникают функции многих переменных и их производные. Такие производные ещё называют «матричными». 🔥На открытом уроке 1 июня в 20:00 мы поговорим про отличие таких производных от обычных, изучаемых в школе, разберём необходимую теорию и научимся такие производные считать, а также посмотрим, где и как матричные производные используются. 👉🏼 Спикер: Глеб Карпов, исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory. Урок входит в программу онлайн-курса «Математика для Data Science». ✅ Для обучения достаточно школьных знаний математики. Пройдите вступительный тест для регистрации на мероприятие: https://otus.pw/iqjH/

BadCode
10 280
💬 Путь в Data Science не обходится без изучения математики. Во многих областях машинного обучения возникают функции многих п
💬 Путь в Data Science не обходится без изучения математики. Во многих областях машинного обучения возникают функции многих переменных и их производные. Такие производные ещё называют «матричными». 🔥На открытом уроке 1 июня в 20:00 мы поговорим про отличие таких производных от обычных, изучаемых в школе, разберём необходимую теорию и научимся такие производные считать, а также посмотрим, где и как матричные производные используются. 👉🏼 Спикер: Глеб Карпов, исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory. Урок входит в программу онлайн-курса «Математика для Data Science». ✅ Для обучения достаточно школьных знаний математики. Пройдите вступительный тест для регистрации на мероприятие: https://otus.pw/iqjH/

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280

BadCode
10 280