Python RU
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 510 підписників, посідаючи 10 136 місце в категорії Технології та додатки та 52 926 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 510 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -87, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.34%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.68% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 168 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 335 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як api, docker, github, sql, linux.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 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.
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
🖥 GitHubpip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
🖥 GitHub
@pro_python_codeRust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2manyTransformers или в промпт-шлюзе Arch.
⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
📌Лицензирование : Katanemo license.
🟡Коллекция моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
