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

Tarmoq:Machinelearning Rossiya10 246 Texnologiyalar & Aralashmalar2 212...

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 891 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 212-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 246-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 891 obunachiga ega bo‘ldi.

18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -532 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.63% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.23% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 167 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 933 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 29 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 19 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.

59 891

Obunachilar

-1324 soatlar

-1007 kunlar

-53230 kunlar

5 167

Post ko'rishlar

~ 1 93324 soatlar

~ 2 47848 soatlar

8.63%

Muloqot nisbati

~ 1

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

59 880

A Primer on ML and Jupyter Notebook https://dzone.com/articles/a-primer-on-ml-and-jupyter-notebook-not-for-data-s @pythonl

59 880

How To Use sys.arv in Python https://www.pythonforbeginners.com/argv/how-to-use-sys-arv-in-python @pythonl

59 880

How To Harden And Simplify Urlopen Function In Python https://hackernoon.com/how-to-harden-and-simplify-urlopen-function-in-python-69w33wc @pythonl

59 880

Using Django Check Constraints to Limit A Model to a Single Instance https://adamj.eu/tech/2021/02/04/django-check-constraints-limit-model-single-instance/ @pythonl

59 880

PyTorch Tensor to NumPy Array and Back https://jbencook.com/pytorch-numpy-conversion/ @pythonl

59 880

Automating Instagram Posts with Python and Instagram Graph API https://levelup.gitconnected.com/automating-instagram-posts-with-python-and-instagram-graph-api-374f084b9f2b @pythonl

59 880

⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/ Project: https://nex-mpi.github.io/ Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn @ai_machinelearning_big_data

59 880

4 Easy Ways to Find String in List in Python https://www.pythonpool.com/python-find-string-in-list @pythonl

59 880

Cache those API tokens (feat. Gfycat): Optimising Django https://levelup.gitconnected.com/cache-those-api-tokens-feat-gfycat-optimising-django-part-6-cf493d978ef1 @Django_pythonl

59 880

Rapid Prototyping with Django, htmx, and Tailwind CSS https://testdriven.io/blog/django-htmx-tailwind/ @pythonl

59 880

Хотите связать свою карьеру с нейросетями? Тогда без курса "Deep learning. Basic" не обойтись! 📍Пройдите тестирование, чтобы: ● оценить свои навыки ● занять место на курсе по специальной цене ● получить доступ к демо-урокам курса 👉🏻Пройти тестирование: https://otus.pw/yOX1/

59 880

Comprehensive Python Cheatsheet https://github.com/gto76/python-cheatsheet @pythonl

59 880

Numpy genfromtxt() | How to use Numpy genfromtxt() pythonpool.com/numpy-genfromtxt/ @pythonl

59 880

Matrix Decomposition Decoded https://www.kdnuggets.com/2020/12/matrix-decomposition-decoded.html @pythonl

59 880

Build Your Own Voice Recognition Model with Tensorflow https://hackernoon.com/build-your-own-voice-recognition-model-with-tensorflow-td3r33tv @pythonl

59 880

Салют! Пользуешься конструктором чат-ботов, голосовых и других виртуальных помощников и хочешь монетизировать свои решения? Семейство виртуальных ассистентов Салют и разработчик технологий разговорного ИИ компания Just AI приготовили кое-что для тебя! 1. Перенеси в ассистенты Салют навыки с текстом, картинками и аудиоэффектами, созданные на платформе JAICP или с помощью конструктора Aimylogic. Детали по ссылке: https://clck.ru/TsXMU 2. Участвуй в конкурсе разработчиков приложений для каталога SmartMarket и поборись за 2,5 млн рублей. Детали по ссылке: https://clck.ru/TtxZN 3. Воспользуйся эмулятором и протестируй перенесённые навыки на основных поверхностях платформы Сбера — умных устройствах SberPortal и SberBox, а также в мобильных приложениях СберБанк Онлайн и Сбер Салют. 4. Подключи приём оплаты на любом шаге сценария прямо в навыке виртуального ассистента и зарабатывай ещё больше. 5. Получи доступ к аудитории экосистемы Сбера. Без комментариев:) Масштабируйся вместе с ассистентами Салют и Just AI 🖤 https://clck.ru/Ttxgm

59 880

Automatic color correction with OpenCV and Python https://www.pyimagesearch.com/2021/02/15/automatic-color-correction-with-opencv-and-python/ @pythonl

59 880

How to Extract Chrome Cookies in Python https://www.thepythoncode.com/article/extract-chrome-cookies-python @pythonl

59 880

🔬 The Best ML Frameworks & Extensions for Scikit-learn https://neptune.ai/blog/the-best-ml-framework-extensions-for-scikit-learn @ai_machinelearning_big_data

59 880

Python — Pip Commands you might not know https://www.realpythonproject.com/python%e2%80%8a-%e2%80%8apip-commands-you-might-not-know/ @pythonl