[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali [PYTHON:TODAY] analitikasi
[PYTHON:TODAY] (@python2day) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 63 865 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 1 989-o'rinni va Rossiya mintaqasida 9 312-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 63 865 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -88 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 15.05% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 7.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 9 613 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 4 922 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 58 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, soft, install, pip, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 01 Sentabr, 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.
• Gamma • Grok 3 • Perplexity AI • Gemini 2.5 Flash💬 Поиск и ресёрч информации
• ChatGPT • YouChat • Abacus • Perplexity • Copilot • Gemini💬 Генерация пикч
• Fotor • Stability AI • GPT-4o • Midjourney • Microsoft Designer💬 Тексты, научные работы
• Jasper • Jenny AI • Textblaze • Quillbot💬 Генерация видео
• Klap • Kling • InVideo • HeyGen • Runway💬 Созвоны
• Tldv • Otter • Noty AI • Fireflies💬 SEO-оптимизация
• VidIQ • Seona AI • BlogSEO • Keywrds ai • Outrank AI💬 Презентации
• Decktopus • Slides AI • Gamma AI • Designs AI • Beautiful AI💬 Дизайн
• Canva • Flair AI • Designify • Clipdrop • Autodraw • Magician design💬 Маркетинг
• Pencil • Ai-Ads • AdCopy • Simplified • AdCreative💬 Идеи для стартапа
• Tome • Ideas AI • Namelix • Pitchgrade • Validator AI⚡️ Больше никаких "как это сделать?" — просто выбирай нужный раздел и нейросеть. 👍 Сохраняй, пригодится! #nn #soft
<div class="loader"></div>
🔥 Особенно круто:
💬 не нужно подключать библиотеки;
💬 работает везде;
💬 можно вставлять даже в Telegram WebApps, React, Vue, Flask и т.д.
📂 Сохрани — обязательно пригодится!
#soft**Хочешь, чтобы твой код работал быстрее и жрал меньше памяти? Это именно про это.** Когда дело доходит до оптимизации, на помощь приходят не магия и костыли, а… **алгоритмы**. И не просто список непонятных формул, а **практика, адаптированная под реальную разработку**. Автор не грузит вас университетской математикой и доказательствами из мира Computer Science. Он пошёл по другому пути: 💠 коротко, понятно и по делу рассказывает, **как использовать алгоритмы в Python**, чтобы писать **быстрые, надёжные и экономные программы**. 📌 Что внутри: – только нужные алгоритмы, без теоретических завалов – решение реальных задач, которые встречаются в коде ежедневно – примеры, которые можно сразу вставить в свой проект – объяснение, **почему это работает** и **в каких случаях стоит применять** ⚙️ Это не учебник для студентов, а **инструмент для разработчиков, тестировщиков, аналитиков, инженеров** и всех, кто хочет понимать, как ускорить код, не переписывая всё с нуля. 😰 Всё изложено на Python — современно, просто и мощно.Если хочешь не просто писать код, а писать эффективный код, это точно стоит прочитать. #books
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
Кодишь → спрашиваешь → вставляешь — не переключаясь на браузер.
♎️ GitHub/Инструкция
#soft #nn# pip install GPUtil tabulate
import GPUtil
from tabulate import tabulate
from typing import List, Tuple
def gpu_info() -> str:
"""
Получает информацию о доступных GPU: загрузка, температура, объём памяти.
Возвращает отформатированную таблицу.
"""
gpus = GPUtil.getGPUs()
gpus_list: List[Tuple] = []
for gpu in gpus:
gpus_list.append((
gpu.id,
gpu.name,
f"{gpu.load * 100:.1f}%",
f"{gpu.memoryFree}MB",
f"{gpu.memoryUsed}MB",
f"{gpu.memoryTotal}MB",
f"{gpu.temperature}°C"
))
return tabulate(
gpus_list,
headers=["id", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory", "temperature"],
tablefmt="pretty"
)
if __name__ == "__main__":
print(gpu_info())
🔥 Поддерживается работа с несколькими GPU.
Проверь, как там твоя RTX под стрессом.
#python #soft #code #cheatsheetOpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.
🧮 Feature Engineering
Сырые данные — это только начало.
🔧 Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.
👨💻 Machine Learning & AI
Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с
⚙️ Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.
📈 Анализ и подготовка данных
➡️ Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста.
С ними хаос превращается в порядок.
📊 Визуализация данных
Когда числа — это не всё.
✍️ Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.
🗣 Обработка текста (NLP)
Работа с естественным языком?
📚 NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.
⚙️ Data Engineering & ETL
Управляй потоками данных, как профи.
⛓️ Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.
📆 Time Series & Forecasting
Прогнозы на основе истории.
📊 Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.
💥 Big Data & Распределённые вычисления
Когда данные уже не помещаются в оперативку:
🔥 PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.
🔐 Безопасность данных
🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям
— от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.
📉 Anomaly Detection
Найди выбросы до того, как они станут проблемой.
🚨 PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.
🚀 Data Science — это не про магию, а про инструменты.
И Python — твой главный союзник.
📂 Сохраняй, чтобы не потерять!
#cheatsheet #python #doc