uk
Feedback
JavaSkvirt // IT Memes

JavaSkvirt // IT Memes

Відкрити в Telegram

Розважаємо між комп'ютерними буднями ⛄️ @itua_chat - наш чат @ad_duck - зв’язок

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу JavaSkvirt // IT Memes

Канал JavaSkvirt // IT Memes (@memes_java) у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 511 підписників, посідаючи 11 773 місце в категорії Технології та додатки та 5 653 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 511 підписників.

За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -42, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 42.26%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 27.76% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 443 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 919 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 143.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як тімлід, ethereum, github, дедлайн, комп'ютер.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Розважаємо між комп'ютерними буднями ⛄️ @itua_chat - наш чат @ad_duck - зв’язок

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 Технології та додатки.

10 511
Підписники
Немає даних24 години
-47 днів
-4230 день
Архів дописів
Відважний бекенд розробник Василько, не побоявся залізти в легасі код і спробував пофіксити один критичний баг 😎 JavaSkvirt

Який вигляд матиме кодинг через кілька років: 😅 JavaSkvirt
Який вигляд матиме кодинг через кілька років: 😅 JavaSkvirt

Краще не видаляти, раптом щось важливе 😅 JavaSkvirt
Краще не видаляти, раптом щось важливе 😅 JavaSkvirt

🇺🇦3-тя окрема штурмова бригада запускає збір коштів на підтримку фронту. За донат понад 19820 гривень ви отримаєте унікальний ніж «КАРА», розроблений спільно з майстернею VARVAR KNIFE. Ти або з нами, або нікого не хвилюєш. Деталі про кампанію можна перевірити на офіційних ресурсах бригади за посиланням: https://t.me/ab3army/4241 Покажи, що ти не слабак. Твій внесок — це наш спільний крок до перемоги! Долучитися до ініціативи та отримати ніж можна через @varvarknife

Фаундер стартапу з 7-ма підписниками готує свій сайт до одного мільйона відвідувань: 😂 JavaSkvirt

У кожного своя сильна сторона 😅 JavaSkvirt
У кожного своя сильна сторона 😅 JavaSkvirt

Така велика різниця 😂 JavaSkvirt
Така велика різниця 😂 JavaSkvirt

Новий вид перевірок в ІТ 🫣 JavaSkvirt
Новий вид перевірок в ІТ 🫣 JavaSkvirt

Коли попросили у відпустці залишатися на зв'язку 😡 JavaSkvirt

Найкраще, що могла сказати 😍 JavaSkvirt
Найкраще, що могла сказати 😍 JavaSkvirt

У мережі хайпить ідеальний стілець для віддалених працівників. Як вам? 😅 JavaSkvirt

Мужики, не цілуйте крокодилів, ви матерям ще потрібні 😂 JavaSkvirt

Механізми адаптації для різних мов програмування 😅 JavaSkvirt
Механізми адаптації для різних мов програмування 😅 JavaSkvirt

Гроші є гроші 😂 JavaSkvirt
Гроші є гроші 😂 JavaSkvirt

Щось пішло не так 😅 JavaSkvirt
Щось пішло не так 😅 JavaSkvirt

Щоб нейронні мережі знали, де тварина, де людина, а де літає дрон, за справу береться Computer Vision Engineer 🦾 Навчитися т
Щоб нейронні мережі знали, де тварина, де людина, а де літає дрон, за справу береться Computer Vision Engineer 🦾 Навчитися тренувати нейронки та розв’язувати базові задачі комп’ютерного зору допоможе курс Computer Vision від robot_dreams Після 21 заняття ви:⠀ 👁 застосовуватиме класичні методи Machine Learning та Deep Learning 👁 здійснюватимете базові маніпуляції із зображенням та відео 👁 опануєте OpenCV, TensorFlow та Keras для комп’ютерного навчання У фіналі навчання додасте проєкт у портфоліо — сегментатор детекції дорожніх ліній або нейронну мережу, яка робитиме super-resolution зображення. 🧑🏻‍💻 Лектор: Ян Колода — експерт із комп’ютерного зору із 6-річним досвідом роботи, PhD у сфері Image Processing & Computer Vision. Старт — 23 вересня Деталі, програма та реєстрація 👈🏻

У кожного будинку є масив із масивами 😂 JavaSkvirt
У кожного будинку є масив із масивами 😂 JavaSkvirt

Адаптуємо до наших реалій 😅 JavaSkvirt
Адаптуємо до наших реалій 😅 JavaSkvirt

Правильний контрол версії 😎 JavaSkvirt
Правильний контрол версії 😎 JavaSkvirt

Коли годуєш ПМ-а "сніданками" 😉 JavaSkvirt