Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Machine Learning with Python
Відкрити в Telegram
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 67 833 підписників, посідаючи 2 428 місце в категорії Освіта та 5 035 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 833 підписників.
За останніми даними від 15 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 82, а за останні 24 години на 13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.40%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.74% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 983 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 177 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 16 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.
67 833
Підписники
+1324 години
+187 днів
+8230 день
Архів дописів
👱♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV
Step 1: Face Detection
import cv2
def detect_face(image_path):
# Load the face detection classifier
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# Read and convert the image to grayscale
image = cv2.imread(image_path)
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces in the image
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# Assuming there's only one face in the image, return its coordinates
if len(faces) == 1:
return faces[0]
else:
return None
Step 2: Swapping Faces
def main():
# Paths to the input images
image_path_1 = 'path_to_image1.jpg'
image_path_2 = 'path_to_image2.jpg'
# Detect the face in the second image
face_coords_2 = detect_face(image_path_2)
if face_coords_2 is None:
print("No face found in the second image.")
return
# Load and resize the source face
image_1 = cv2.imread(image_path_1)
face_width, face_height = face_coords_2[2], face_coords_2[3]
image_1_resized = cv2.resize(image_1, (face_width, face_height))
# Extract the target face region from the second image
image_2 = cv2.imread(image_path_2)
roi = image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width]
# Flip the target face horizontally
reflected_roi = cv2.flip(roi, 1)
# Blend the two faces together
alpha = 0.7
blended_image = cv2.addWeighted(image_1_resized, alpha, reflected_roi, 1 - alpha, 0)
# Replace the target face region with the blended image
image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width] = blended_image
# Display the result
cv2.imshow('Blended Image', image_2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if name == "main":
main()
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please ⭐️💐⭐️
+1👱♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please ⭐️💐⭐️
How to Train an Object Detection Model with Keras
https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please ⭐️💐⭐️
Daily python books
https://t.me/DataScience4
Daily python books
https://t.me/DataScience4
⚡ Top 100+ Machine Learning Projects for 2023 [with Source Code]
In this article, you will find 100+ of the best machine learning projects and ideas that will be useful for both beginners and experienced professionals.
📌Projects: https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-projects/
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please ⭐️💐⭐️
📚 9 must-have Python developer tools.
1. PyCharm IDE
2. Jupyter notebook
3. Keras
4. Pip Package
5. Python Anywhere
6. Scikit-Learn
7. Sphinx
8. Selenium
9. Sublime Text
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please ⭐️💐⭐️
👨🎓Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course
This free course from Harvard University explores the concepts and algorithms behind modern artificial intelligence.
🎞 Video: https://www.youtube.com/watch?v=5NgNicANyqM
📌 Course resources: https://cs50.harvard.edu/ai/2020/
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please 👌
🖥 Importing Data from SQL Server to Excel with Multiple Sheets using Python
📝 Source Code: https://github.com/danis111/Importing-Data-from-SQL-Server-to-Excel-with-Multiple-Sheets-using-Python/tree/main
https://t.me/CodeProgrammer
More reaction please 👌
🖐 Python Mouse Control Remotely With Your Hand.
▪ Source Code: https://gist.github.com/Develp10/3d605ce6ef017fdfc3e66e147ec9cc18
https://t.me/CodeProgrammer
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0- Python
1- Data Science
2- Machine Learning
3- Data Visualization
4- Artificial Intelligence
5- Data Analysis
6- Statistics
7- Deep Learning
8- programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/DataScienceM
35 Best+FREE Coursera Courses for Data Science and Machine Learning!
https://www.mltut.com/best-coursera-courses-for-data-science/
Ты хочешь рекламировать известные бренды и зарабатывать на этом?
Скачивай приложение Perfluence на свой телефон по ссылке
для регистрации нужно указать ключ. Выбирай офферы для размещения в своих соцсетях, делай публикации и зарабатывай с Perfluence 🤩
Все крутые бренды в одном месте, быстрая регистрация и выгодная монетизация ждут вас в приложении Perfluence 😉
|@perfluence_net
#perfluence
+7🖥 8 delightful Python scripts that will brighten your day
8 cool python scripts to brighten up your day .
These little gems will add some fun to your programming projects.
1. Speed test
2. Convert photo to cartoon format
3. Site status output
4. Image enhancement
5. Creating a web bot
6. Conversion: Hex to RGB
7. Convert PDF to images
8. Get song lyrics
https://t.me/CodeProgrammer
with AFT, Get Forex Trading free signals we will guide you to earn and make money in crypto and forex!
https://t.me/tradingaft
Repost from Machine Learning
Do you want to do advertising promotion in a way that ensures that you pay for the number of real people who join your channel?
You will only pay an amount depending on the number of people who have joined
https://adsly.me/register?advertiser&ref=1108
Through this platform, you can launch advertising campaigns, and this platform guarantees your right that your ads not be in vain
Adsly Platform: https://adsly.me/register?advertiser&ref=1108
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS
We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month.
#ad
BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS
We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month.
#ad
