uz
Feedback
Python/ django

Python/ django

Kanalga Telegram’da o‘tish

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Ko'proq ko'rsatish
MachinelearningTarmoq:MachinelearningRossiya10 246Texnologiyalar & Aralashmalar2 217

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 880 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 217-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 246-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 880 obunachiga ega bo‘ldi.

19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -528 ga, so‘nggi 24 soatda esa -22 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.22% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 267 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 930 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 28 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 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.

59 880
Obunachilar
-2224 soatlar
-1117 kunlar
-52830 kunlar
Postlar arxiv
Python/ django
Python/ django
59 876
How To Use Htmx In Django https://www.mattlayman.com/blog/2021/how-to-htmx-django/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Covariance and Correlation in Python https://stackabuse.com/covariance-and-correlation-in-python/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-usi
How to create stunning visualizations using python from scratch https://www.kdnuggets.com/2021/02/stunning-visualizations-using-python.html @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876

Python/ django
Python/ django
59 876
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приг
Работаете в направлении Машинного обучения и хотите развиваться дальше? Специально для вас девять практикующих экспертов приготовили онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Познакомиться с курсом можно будет уже 15 февраля на демо-занятии «Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования». Вместе с Андреем Канашовым, Data Scientist в OMD OM GROUP, вы разберете один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Вы узнаете, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать результаты по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Используйте демо-занятие, чтобы освоить новые навыки, познакомиться с преподавателем и оценить сложность курса. Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок https://otus.pw/Znh9/

Python/ django
Python/ django
59 876
Normalizing Images in PyTorch https://jbencook.com/pytorch-normalize/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-
Hands-On Python Guide to LAMA – An Automatic ML Model Creation Framework https://analyticsindiamag.com/hands-on-python-guide-to-lama-an-automatic-ml-model-creation-framework/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
How to Create a To-Do List App using Django | Django Tutorial Tutorial: https://morioh.com/p/e1bedc10b786 Code: https://githu

Python/ django
Python/ django
59 876
Concurrent Task Execution in Python With Asyncio Is A Breeze https://hackernoon.com/concurrent-task-execution-in-python-with-

Python/ django
Python/ django
59 876
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vi
Awesome Python Awesome. A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. https://github.com/vinta/awesome-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Speed Up Python Code https://www.loginradius.com/blog/async/speed-up-python-code/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl
Stochastic Gradient Descent Algorithm With Python and NumPy https://realpython.com/gradient-descent-algorithm-python @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты
💣 Отошли от праздников и снова готовы учиться? Начните с бесплатных демо-уроков онлайн-курсов «DevOps практики и инструменты» и «Golang Developer. Professional»: 📌«Go-каналы снаружи и внутри»: https://otus.pw/7wHH/ — Получите простую абстракцию в картинках для понимания принципов работы каналов. Узнаете, как каналы устроены на уровне языка. 📌«Prometheus: быстрый старт»: https://otus.pw/KyRD/ — Рассмотрите архитектуру Prometheus. Разберётесь, как система работает с метриками. Поймёте, как формировать алерты и события в системе. 🔥Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

Python/ django
Python/ django
59 876
Python Programming Challenge – Validate ISBN-10 Number https://compucademy.net/python-programming-challenge-validate-isbn-10-

Python/ django
Python/ django
59 876
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас н
Начните осваивать навыки Машинного обучения, которые нужны, чтобы решать задачи уровня Middle+ / Senior. 9 февраля ждем вас на демо-занятии «Извлечение признаков из временных рядов». Если на минутку представить, что временной ряд чем-то похож на аудиосигнал — вам откроется чудесный мир новых способов генерации признаков из сферы обработки сигналов. Вместе с преподавателем Дмитрием Сергеевым вы посмотрите, как дополнительные признаки улучшают качество моделей, научитесь пользоваться автоматической генерацией в библиотеках tsfresh и tsfel и решите задачку распознавания активности по данным акселерометра мобильного телефона. Демо-занятие входит в онлайн-курс «Machine Learning. Advanced». Это возможность оценить сложность программы и познакомиться с преподавателем. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/nFbA/

Python/ django
Python/ django
59 876
Integrating MongoDB with Flask Using Flask-PyMongo https://stackabuse.com/integrating-mongodb-with-flask-using-flask-pymongo/

Python/ django
Python/ django
59 876
Seaborn Box Plot - Tutorial and Examples https://stackabuse.com/seaborn-box-plot-tutorial-and-examples/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Sending emails using Python https://www.journaldev.com/48114/send-emails-using-python-yagmail-module @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876
Python's key:value hash type https://www.mfitzp.com/article/python-dictionaries/ @pythonl

Python/ django
Python/ django
59 876