Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 67 810 підписників, посідаючи 2 427 місце в категорії Освіта та 5 028 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 810 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 60, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.31%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.69% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 926 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 148 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 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 Освіта.
# pip install stegano
from stegano import lsb
secret = lsb.hide('image.png', 'very secret text')
secret.save('secret_image.png')
print(lsb.reveal('secret_image.png'))
A quick question: how is this ability to store text in a picture implemented?
How easy is it to detect such text hiding?
🖥 GitHub
http://t.me/codeprogrammer ⭐️⭐️
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
