uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

S0ER

S0ER

Kanalga Telegram’da o‘tish

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие По всем вопросам писать на @soerdev

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali S0ER analitikasi

S0ER (@softwareengineervlog) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 368 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 11 795-o'rinni va Rossiya mintaqasida 61 049-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 368 obunachiga ega bo‘ldi.

08 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -60 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 37.76% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 0 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent rbp, архитектура, callme, mov, указатель kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие По всем вопросам писать на @soerdev”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Noyabr, 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.

10 368
Obunachilar
-324 soatlar
-147 kun
-6030 kun
Postlar arxiv
S0ER
10 367
На все ушло больше часа, поэтому придется видео сокращать, показывая только основные моменты.

S0ER
10 367
В качестве разминки сделал задачу на 2kyu (чем меньше число, тем сложнее самые простые - 8kyu)

S0ER
10 367
kata для видео.png0.38 KB

S0ER
10 367
В такую погоду только дома сидеть и горячий чай пить

S0ER
10 367
-42

S0ER
10 367
photo content

S0ER
10 367
@vote Стоит ли на канале делать скринкасты с примерами решения задач на codewars или других подобных сайтов? anonymous poll Да – 13 👍👍👍👍👍👍👍 87% На твое усмотрение – 2 👍 13% Нет ▫️ 0% 👥 15 people voted so far.

S0ER
10 367
codewar challenge.png4.65 KB

S0ER
10 367
Хорошо подходит для задач проактивного мониторинга технических и бизнес показателей

S0ER
10 367
В нашей практике в основном используем ARIMA и этого вполне хватает.

S0ER
10 367
Так же хорошая статья по анализу временных рядов (тоже с хабра) - https://habrahabr.ru/post/207160/

S0ER
10 367
Более подробно указанные модели прогнозирования описаны - https://habrahabr.ru/post/180409/ там же есть рекомендации по литературе

S0ER
10 367
И только потом ANN

S0ER
10 367
из них самые популярные Авторегрессионные модели

S0ER
10 367
Регрессионные модели прогнозирования Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM) Модели экспоненциального сглаживания (ES) Модель по выборке максимального подобия (MMSP) Модель на нейронных сетях (ANN) Модель на цепях Маркова (Markov chains) Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART) Модель на основе генетического алгоритма (GA) Модель на опорных векторах (SVM) Модель на основе передаточных функций (TF) Модель на нечеткой логике (FL)

S0ER
10 367
Для прогнозирования временных рядом есть много разных методов

S0ER
10 367
Сегодня вышел довольно интересный спор о использовании нейронных сетей при решении задач прогнозирования

S0ER
10 367
я не знаю серьезно он все рассказывает, но у меня ощущение, что это тонкая сатира

S0ER
10 367
Видео просто супер ржачное