Codehub
Відкрити в Telegram
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Codehub
Канал Codehub (@pythonadvisorai) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 32 461 підписників, посідаючи 4 006 місце в категорії Технології та додатки та 1 013 місце у регіоні Малайзія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 32 461 підписників.
За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -467, а за останні 24 години на -28, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.42%. 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.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Free Programming resources.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 серпня, 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.
32 461
Підписники
-2824 години
-1167 днів
-46730 день
Архів дописів
32 461
Algorithm Name
PCA/T-SNE
Description
Mostly used to decrease the dimensionality of the data. The algorithms reduce the number of features to 3 or 4 vectors with the highest variances
Type
Dimension Reduction
32 461
Algorithm Name
Recommender system
Description
Help to define the relevant data for making a recommendation.
Type
Clustering
32 461
Algorithm Name
Hierarchical clustering
Description
Splits clusters along a hierarchical tree to form a classification system.
Can be used for Cluster loyalty-card customer
Type
Clustering
32 461
Algorithm Name
Gaussian mixture model
Description
A generalization of k-means clustering that provides more flexibility in the size and shape of groups (clusters)
Type
Clustering
32 461
Algorithm Name
K-means clustering
Description
Puts data into some groups (k) that each contains data with similar characteristics (as determined by the model, not in advance by humans)
Type
Clustering
32 461
Unsupervised learning
In unsupervised learning, an algorithm explores input data without being given an explicit output variable (e.g., explores customer demographic data to identify patterns)
You can use it when you do not know how to classify the data, and you want the algorithm to find patterns and classify the data for you
32 461
Algorithm
Gradient-boosting trees
Description
Gradient-boosting trees is a state-of-the-art classification/regression technique. It is focusing on the error committed by the previous trees and tries to correct it.
Type
Regression
Classification
32 461
Algorithm
AdaBoost
Description
Classification or regression technique that uses a multitude of models to come up with a decision but weighs them based on their accuracy in predicting the outcome
Type
Regression
Classification
32 461
Algorithm
Random forest
Description
The algorithm is built upon a decision tree to improve the accuracy drastically. Random forest generates many times simple decision trees and uses the ‘majority vote’ method to decide on which label to return. For the classification task, the final prediction will be the one with the most vote; while for the regression task, the average prediction of all the trees is the final prediction.
Type
Regression
Classification
32 461
Algorithm
Support vector machine
Description
Support Vector Machine, or SVM, is typically used for the classification task.
SVM algorithm finds a hyperplane that optimally divided the classes. It is best used with a non-linear solver.
Type
Regression (not very common)
Classification
32 461
Algorithm
Naive Bayes
Description
The Bayesian method is a classification method that makes use of the Bayesian theorem. The theorem updates the prior knowledge of an event with the independent probability of each feature that can affect the event.
Type
Regression
Classification
32 461
Algorithm
Decision tree
Description
Highly interpretable classification or regression model that splits data-feature values into branches at decision nodes (e.g., if a feature is a color, each possible color becomes a new branch) until a final decision output is made
Type
Regression
Classification
32 461
Algorithm
Logistic regression
Description
Extension of linear regression that’s used for classification tasks. The output variable 3is binary (e.g., only black or white) rather than continuous (e.g., an infinite list of potential colors)
Type
Classification
32 461
Algorithm
Linear regression
Description
Finds a way to correlate each feature to the output to help predict future values.
Type
Regression
32 461
MOST IMPORTANT LINUX COMMANDS - https://inprogrammer.com/web-stories/most-important-linux-commands/
32 461
👆DevBytes is just the right app for professional and enthusiast programmers to stay in touch with all the latest updates, tips, tricks and jobs. It gives all programming news in less than 64 words and also has sharable code snippets for your reference.
App link :https://bit.ly/3SYjcNW
Download now !! 🔥
32 461
learn build your own game using python🥰👨💻 - https://inprogrammer.com/web-stories/learn-build-your-own-game-using-python/
32 461
Here are 27 ways to learn ethical hacking for free:
1. Root Me — Challenges.
2. Stök's YouTube — Videos.
3. Hacker101 Videos — Videos.
4. InsiderPhD YouTube — Videos.
5. EchoCTF — Interactive Learning.
6. Vuln Machines — Videos and Labs.
7. Try2Hack — Interactive Learning.
8. Pentester Land — Written Content.
9. Checkmarx — Interactive Learning.
10. Cybrary — Written Content and Labs.
11. RangeForce — Interactive Exercises.
12. Vuln Hub — Written Content and Labs.
13. TCM Security — Interactive Learning.
14. HackXpert — Written Content and Labs.
15. Try Hack Me — Written Content and Labs.
16. OverTheWire — Written Content and Labs.
17. Hack The Box — Written Content and Labs.
18. CyberSecLabs — Written Content and Labs.
19. Pentester Academy — Written Content and Labs.
20. Bug Bounty Reports Explained YouTube — Videos.
21. Web Security Academy — Written Content and Labs.
22. Securibee's Infosec Resources — Written Content.
23. Jhaddix Bug Bounty Repository — Written Content.
24. Zseano's Free Bug Bounty Methodology — Free Ebook.
25. Awesome AppSec GitHub Repository — Written Content.
26. NahamSec's Bug Bounty Beginner Repository — Written Content.
27. Kontra Application Security Training — Interactive Learning.
