uz
Feedback
DLeX: AI Python

DLeX: AI Python

Kanalga Telegram’da o‘tish

هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali DLeX: AI Python analitikasi

DLeX: AI Python (@ai_python) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 21 472 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 278-o'rinni va Eron mintaqasida 15 625-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 21 472 obunachiga ega bo‘ldi.

24 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -7 ga, so‘nggi 24 soatda esa 8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.33% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.54% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 217 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 760 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 25 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

21 472
Obunachilar
+824 soatlar
+137 kunlar
-730 kunlar
Postlar arxiv
8-bit optimizers are mostly useful to finetune large models that did not fit into memory before. It is also easier to pretrai
8-bit optimizers are mostly useful to finetune large models that did not fit into memory before. It is also easier to pretrain larger models and it has great synergy with sharded data parallelism. 8-bit Adam is already used across multiple teams in Facebook. The CUDA-heavy bitsandbytes library was designed to be easy to use/install. It features 8-bit Adam/AdamW, SGD momentum, LARS, LAMB, and RMSProp, as well as high-performance quantization routines. It only requires a two-line code change to get you started! Paper: https://arxiv.org/abs/2110.02861 Library: https://github.com/facebookresearch/bitsandbytes Video: https://www.youtube.com/watch?v=IxrlHAJtqKE #مقاله #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #آموزش ❇️ @AI_Python

Free 10 hour #machinelearning course: http://bit.ly/3uZiPrc #فیلم #منابع #یادگیری_ماشین #کلاس_آموزشی ❇️ @AI_Python
Free 10 hour #machinelearning course: http://bit.ly/3uZiPrc #فیلم #منابع #یادگیری_ماشین #کلاس_آموزشی ❇️ @AI_Python

Deep learning helps predict traffic crashes before they happen: https://bit.ly/3FOULMX #یادگیری_عمیق #آموزش_کلاسی #آموزش #منا
Deep learning helps predict traffic crashes before they happen: https://bit.ly/3FOULMX #یادگیری_عمیق #آموزش_کلاسی #آموزش #منابع ❇️ @AI_Python

How do I get professors to answer my emails? You have sent SO MANY emails to professors for scheduling your prelim, looking for research opportunities, or asking questions about courses etc. But they just don't reply at all! Angry face How do I get things done? A few tips below . Group scheduling* Don't send out Doodle/When2meet with 30+ entries! Look up their (course) schedules and propose only a few (3-5) time slots. If they need to spend 15 mins filling out your scheduling request, they will simply ignore your email. *Give them the control for planning their day* Scheduling a meeting: Don't: When will you be available? Do: I am available ... Will you be available in one of the time slots? When you ask for availability, you are effectively asking for commitment for ALL of the time slots. *Calendar invite* Once you scheduled a meeting. Please do send a calendar invite with all the required information (e.g., zoom link). Whatever that's not on their calendar does not exist. *Go 90% and let them finish the 10%* • Need a form? Pre-fill it as much as you can (you know their name and email). • Need a cover letter? Write a draft first. • Need a ref. letter? Send an updated CV and SOP. • Need to ask about a course? Read the syllabus first. *cc all parties involved* Asking for some code/data/clarification? cc'ing your PI and their PI definitely helps you get a prompt reply! *Don't cc all parties involved* Don't send requests to MULTIPLE people in the same thread. Everyone will assume others will do it and therefore no one will do it. Send INDIVIDUAL emails instead. *One email one topic* Help your professors respond your email quickly. Make your emails simple, clear, and actionable. *Formatting* You are not writing in plain texts. Formatting your email so that it's easy to read, e.g., • bullet points for parallel concepts • bold font for highlighting • bold phrase for organizing your email • italic for sentence stress. *Timeline* Provide specific action and specific date that the task needed to be completed. This helps them plan their schedule to make time for your requests. #منابع #اپلای ❇️ @AI_Python

📣 انجمن علم داده دانشگاه کاشان برگزار میکند: 📌لایو مقدمه‌ای بر علم داده(پارت دوم) 🔷مهمان: مهدیه توکلی دانشجوی دکترا مهندسی
📣 انجمن علم داده دانشگاه کاشان برگزار میکند: 📌لایو مقدمه‌ای بر علم داده(پارت دوم) 🔷مهمان: مهدیه توکلی دانشجوی دکترا مهندسی صنایع دانشگاه تهران، پژوهشگر، مشاور، مدرس تحلیل داده و تصمیم گیری های داده محور 🔷زمان: پنجشنبه 22 مهر ساعت 17 🔷مکان : پیج اینستاگرام انجمن علم داده uk_dsa 📈انجمن علم داده دانشگاه کاشان @uk_dsa

کلیه مقالات کنفرانس ICCV2021 در دسترس قرار گرفت https://openaccess.thecvf.com/ICCV2021 #هوش_مصنوعی #الگوریتمها #آموزش #کنفرانس ❇️ @AI_Python

Best Data Science Blogs That Every Data Analyst Should Follow #DataScience #MachineLearning #ML #AI #DataScienceCommunity #DataScientist https://reconshell.com/best-data-science-blogs-that-every-data-analyst-should-follow/ ❇️ @AI_Python

🚀 دوره آموزشی علـــــم داده (Data Science) 🔥 نیاز روز #بــــازار_کــــار ایــــــران و خـــارج 🏙 مناسب برای تمام رشته‌ها �
🚀 دوره آموزشی علـــــم داده (Data Science) 🔥 نیاز روز #بــــازار_کــــار ایــــــران و خـــارج 🏙 مناسب برای تمام رشته‌ها 🖥 آموزش با نرم افزارها و زبــان‌های R، Python و SQL Server 🌟 با گواهینامه مورد تایید وزارت علوم و معتبر 🔬 آموزش #آنلاین و با موردکاوی‎های واقعی و پروژه 🚧 در خــــانه بمانید و آمـــــوزش ببینید 🔗 مشاهده جزئیات دوره و مشاوره رایگان: https://tihe.ac.ir/data-science-course/

مقاله خوب Mismatched No More: Joint Model-Policy Optimization for Model-Based RL #مقاله #یادگیری_تقویتی ❇️ @AI_Python
مقاله خوب Mismatched No More: Joint Model-Policy Optimization for Model-Based RL #مقاله #یادگیری_تقویتی ❇️ @AI_Python

💵 درآمد برنامه نویسی چقدر هست؟ در این ویدئو راجع به معامله هایی که توی اتاق هایی با درهای بسته انجام میشه، صحبت میکنیم 😎💰
💵 درآمد برنامه نویسی چقدر هست؟ در این ویدئو راجع به معامله هایی که توی اتاق هایی با درهای بسته انجام میشه، صحبت میکنیم 😎💰 🖥 مشاهده در یوتوب: 👉 Link: https://youtu.be/uwJpBPqyBzI #برنامه_نویسی #درآمد #درآمد_برنامه_نویسی 〰️〰️〰️〰️〰️ © @DjangoEx | @AI_Python

12 عمل که کیفیت داده ها را بالا ببریم https://buff.ly/3BuBEoX #منابع #آموزش_کلاسی #آموزش ❇️ @AI_Python
12 عمل که کیفیت داده ها را بالا ببریم https://buff.ly/3BuBEoX #منابع #آموزش_کلاسی #آموزش ❇️ @AI_Python

Machine learning with Python: Cheatsheet ❇️ @AI_Python
Machine learning with Python: Cheatsheet ❇️ @AI_Python

AI as an API - Part 1 Learn how to turn a ML Trained Model into an REST API using Keras, FastAPI & NoSQL. https://www.youtube.com/watch?v=56qQNcHJxyQ #منابع #فیلم ❇️ @AI_Python

Google is winning the #AutoML Race #MachineLearning #AI buff.ly/3Au0JyE ❇️ @AI_Python
Google is winning the #AutoML Race #MachineLearning #AI buff.ly/3Au0JyE ❇️ @AI_Python

Machine learning offers high-definition glimpse of how genomes organize in #singlecells https://phys.org/news/2021-10-machine
Machine learning offers high-definition glimpse of how genomes organize in #singlecells https://phys.org/news/2021-10-machine-high-definition-glimpse-genomes-cells.html #مقاله #یادگیری_ماشین #مقاله #ژنتیک #علوم_پزشکی ❇️ @AI_Python

e-ViL: A Dataset and Benchmark for Natural Language Explanations in Vision-Language Tasks (VL-NLE) https://arxiv.org/abs/2105.03761 #پردازش_زبان_طبیعی #توضیح_پردازش_زبان_طبیعی #مقاله ❇️ @AI_Python

Introducing Megatron-Turing NLG, the world’s largest and most powerful generative language model with 530 billion parameters.
Introducing Megatron-Turing NLG, the world’s largest and most powerful generative language model with 530 billion parameters. https://nvda.ws/3v1B3bE #مقاله #پردازش_زبان_طبیعی #conversationalAI #NLP ❇️ @AI_Python

Reinforcement Learning and its Connections with Neuroscience and Psychology" has been accepted for publication to the Neural Networks Special Issue for AI and Brain Science!! Preprint can be found here: https://arxiv.org/abs/2007.01099 #مقاله #یادگیری_تقویتی #نروساینس #روانشناسی ❇️ @AI_Python

38 منبع رایگان کورسرا برای علم داده Link: https://www.kdnuggets.com/2021/10/38-free-courses-coursera-datascience.html #منابع #علم_داده #فیلم #کلاس_آموزشی #آموزش_کلاسی ❇️ @AI_Python

انتشار ویرایش سوم کتاب Speech and Language Processing by Jurafsky and Martin https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ #کتاب #
انتشار ویرایش سوم کتاب Speech and Language Processing by Jurafsky and Martin https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ #کتاب #منابع #پردازش_زبان_طبیعی #آموزش_کلاسی #NLP #Book ❇️ @AI_Python