پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 711 підписників, посідаючи 5 541 місце в категорії Технології та додатки та 13 702 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 711 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 550, а за останні 24 години на 30, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.19%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.37% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 034 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 586 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
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.
import gc
import time
def clear_memory():
# Delete variables if they exist in the current global scope
if "inputs" in globals():
del globals()["inputs"]
if "model" in globals():
del globals()["model"]
if "processor" in globals():
del globals()["processor"]
if "trainer" in globals():
del globals()["trainer"]
if "peft_model" in globals():
del globals()["peft_model"]
if "bnb_config" in globals():
del globals()["bnb_config"]
time.sleep(2)
# Garbage collection and clearing CUDA memory
gc.collect()
time.sleep(2)
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.synchronize()
time.sleep(2)
gc.collect()
time.sleep(2)
print(f"GPU allocated memory: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB")
print(f"GPU reserved memory: {torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3:.2f} GB")
clear_memory()
🆔 @Python4all_pro
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
