Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Анализ данных (Data analysis)
Канал Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 50 258 підписників, посідаючи 2 673 місце в категорії Технології та додатки та 12 532 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 258 підписників.
За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 12, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.88%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.13% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 458 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 081 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 31.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 20 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.
Mind2Web и WebArena, уменьшая при этом количество шагов, необходимых для успешного решения задач.
репозиторий: https://github.com/zorazrw/agent-workflow-memory
abs: https://arxiv.org/abs/2409.07429
@data_analysis_mlобычный текст, markdown, Mathpix).
GOT разработан для обработки сложных документов, таких как громадные таблици, формулы и геометрические фигуры.
Реализация
1️⃣Vision Предварительное обучение кодировщика: Кодировщик VitDet
2️⃣ Совместное обучение: Кодер соединен с декодером (Qwen-0.5B),
3️⃣ Фантюнинг модели на конкретных задачах
🧠 Encoder-Decoder с 80 М (VitDet) и 500 М (Qwen2) с контекстом 8k
🥇Достигает 0,035 Расстояние Левенштейна (метрика, измеряющая по модулю разность между двумя последовательностями символов.) и оценка BLEU 0,972 для обычного OCR
📊 Превосходит LLaVA-NeXT и Qwen-VL-Max в распознавании текстов документов и сцен
🧮 Может извлекать формулы LaTeX из Arxiv и конвертировать их в формат Mathpix
📃 Поддерживает динамическое разрешение и многостраничный OCR
🖼️ Принимает разрешение до 1024x1024
▪Статья: https://huggingface.co/papers/2409.01704
▪ Github (обещают скоро): https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0
@data_analysis_mlавтоформатеров, ориентированных на выравнивание и оформление кода, Tato делает акцент на упорядочивании структуры файла, что повышает его читаемость и упрощает работу с вашим кодом.
#opensource #python #terminal #полезныйсофт
▪ Github
@data_analysis_ml
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
