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 68 117 підписників, посідаючи 2 375 місце в категорії Освіта та 4 809 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 117 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 120, а за останні 24 години на -14, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.02% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 099 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 378 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- 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 27 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 Освіта.
data = data[-1:] + data[:-1]
But deque.rotate() does this at the level of the data structure and usually works more efficiently for cyclical operations. 🚀
q.rotate(1)A negative value rotates the queue in the other direction. ⬅️
q.rotate(-2)This is useful for ring buffers, task schedulers, cyclical queues, and round-robin algorithms. 🔄
workers.rotate(-1)🔥
deque.rotate() allows you to implement cyclical data structures without manual index logic and without creating new lists. 💡
👉 Python Ready | #tip
#Python #Programming #Deque #CodingTips #Tech #DevCommunitydata = data[-1:] + data[:-1]
But `deque.rotate() does this at the level of the data structure and usually works more efficiently for cyclical operations.
``python
q.rotate(1)
A negative value rotates the queue in the other direction.python q.rotate(-2)
This is useful for ring buffers, task schedulers, cyclical queues, and round-robin algorithms.python workers.rotate(-1)
`
🔥 `deque.rotate()` allows you to implement cyclical data structures without manual index logic and without creating new lists.
#Python #deque #rotate #Programming #Coding #DevTips