Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python Portal
Kanalga Telegram’da o‘tish
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 52 308 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 557-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 948-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 308 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -844 ga, so‘nggi 24 soatda esa -18 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.47% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 955 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 925 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 26 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent строка, none, true, модуль, peter kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 16 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.
52 308
Obunachilar
-1824 soatlar
-2397 kunlar
-84430 kunlar
Postlar arxiv
52 296
Курс линейной алгебры - Математика для машинного обучения и генеративного ИИ
Курс охватывает основы линейной алгебры, включая векторы, матрицы, операции с ними и методы решения систем линейных уравнений.
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
52 296
+3
4 уровня написания словаря Python 👆
🍩Создание простого словаря с парами ключ-значение. Пример включает создание словаря person с ключами name,
age и city.
🍩Описано, как получать и изменять значения в словаре. Пример демонстрирует доступ к значению по ключу и изменение значения ключа age.
🍩 Показано, как добавлять и удалять пары ключ-значение в словаре. Пример включает добавление нового ключа email и удаление ключа city.
🍩Описаны методы работы со словарями, такие как keys(), values(), items(), get() и pop(). Примеры демонстрируют использование этих методов для получения ключей, значений, пар ключ-значение, извлечения значений и удаления элементов.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Нажмите на ссылку: Вход
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
52 296
Скрипт мониторинг YouTube каналов 🔥
Скрипт Telegram бот который отслеживает каналы YouTube и отправляет мгновенные уведомления в группы Telegram при загрузке новых видео. Идеально подходит для менеджеров сообществ и создателей контента, которые хотят держать свою аудиторию в курсе событий.
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: requests , pyTelegramBotAPI
🖥 База данных: -
⛓ Скачать скрипт
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
Книга "Mathematics for Machine Learning" (MML) — это учебник по математическим основам машинного обучения.
Она охватывает ключевые темы из математики, которые необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения.
🟢Линейная алгебра – векторы, матрицы, собственные значения, сингулярное разложение.
🟢Анализ (исчисление) – градиенты, частные производные, оптимизация.
🟢Вероятность и статистика – случайные переменные, распределения, байесовская теория.
🟢Оптимизация – градиентный спуск, методы Ньютона.
🟢Применение в машинном обучении – примеры алгоритмов с математической точки зрения.
Это отличное введение в математику для тех, кто хочет глубже понять принципы машинного обучения. ❤️
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 296
🔒 7539 ГБ платного контента для программистов утекли в Telegram
Выбирай направление и обучайся:
👩💻 Java — 644 ГБ
🖥 Python — 724 ГБ
🖥 Frontend — 981 ГБ
🖥 Backend — 817 ГБ
👩💻 Все языки — 4373 ГБ
Пост удалится через 48 часов 🕔
52 296
18 распространенных портов, о которых стоит знать
FTP (21, TCP) – Протокол передачи файлов
SSH (22, TCP) – Безопасный удалённый доступ (Secure Shell)
Telnet (23, TCP) – Удалённый вход (незащищённый)
SMTP (25, TCP) – Простой протокол передачи почты
DNS (53, TCP/UDP) – Запросы системы доменных имён
DHCP Server (67, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (сервер)
DHCP Client (68, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (клиент)
HTTP (80, TCP) – Протокол передачи гипертекста (основа веб-сайтов)
POP3 (110, TCP) – Протокол получения почты (версия 3)
NTP (123, UDP) – Протокол времени в сети
NetBIOS (139, TCP) – Служба NetBIOS
IMAP (143, TCP) – Протокол доступа к электронной почте
HTTPS (443, TCP) – Защищённый HTTP (SSL/TLS)
SMB (445, TCP) – Протокол совместного использования файлов и принтеров
Oracle DB (1521, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных Oracle
MySQL (3306, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных MySQL
RDP (3389, TCP) – Протокол удалённого рабочего стола
PostgreSQL (5432, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных PostgreSQL
😦 Эти порты используются в администрировании серверов, сетевой безопасности и разработке приложений.
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 296
Краткий курс DeepSeek-R1
Узнайте об инновационном подходе с использованием обучения с подкреплением, который лежит в основе DeepSeek-R1, и исследуйте, как этот инструмент достигает производительности, сопоставимой с промышленными гигантами, такими как o1 от OpenAI, но с гораздо меньшими затратами
Вы изучите его архитектуру, практическое применение и способы развертывания этой модели, чтобы использовать ее передовые аналитические способности для собственных проектов. 🧔♂️
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
52 296
Ниже приведён прикладной пример использования библиотеки NetworkX для решения простой задачи на графах: представим, что у нас есть небольшая сеть дорог в городе, и мы хотим найти самый быстрый маршрут от склада до магазина с учётом скоростей на участках дорог.
- Узлы графа (nodes) — это перекрёстки.
- Рёбра графа (edges) — это дороги между перекрёстками.
- У каждого ребра есть:
- длина дороги (в километрах),
- скорость (км/ч), с которой можно проехать этот участок.
Целевая метрика: время в пути (в часах). Мы хотим найти кратчайший (по времени) путь, а не по географическому расстоянию.
import networkx as nx
def build_city_graph():
"""
Создаёт и возвращает ориентированный граф (DiGraph) с атрибутами:
- distance (км)
- speed (км/ч)
"""
G = nx.DiGraph()
# Добавим несколько перекрёстков (можно просто добавлять рёбра,
# тогда вершины создадутся автоматически)
52 296
Шпаргалка по синтаксису Python.
Сохраняем и пользуемся 😁
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 296
ПИШЕМ СОБСТВЕННЫЙ WEB-FRAMEWORK НА PYTHON
Видео посвящено созданию простого веб-фреймворка на Python, его интеграции с Gunicorn и организации маршрутизации. 🔥
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
52 296
🚩 Единая точка входа в IT!
Теперь всё, что нужно для твоего роста, собрано в одном месте: статьи, материалы, вакансии, задачи и вопросы с собеседований для каждого направления!
Выбирай сферу и становись частью IT сообщества:
👩💻 Frontend 👩💻 Node.js
👩💻 Python 👩💻 Java
👣 Golang 👣 Rust
🖥 PHP 🖥 Ruby
👩💻 Android 👩💻 iOS
🖥 Общее IT 👩💻 QA
📆 Митапы 👨💻 Вакансии
А также у нас есть собственная платформа для подготовки к собеседованиям!
🔹 Прогресс и история подготовки
🔹 Фильтры по технологиям и сложности
🔹 Интерактивные тренажёры для практики
🔹 4000+ вопросов для подготовки к собеседованиям
🔖 Всё для вашего направления — в одном месте, без лишних подписок.
52 296
Тренируйте и оценивайте все свои модели машинного обучения сразу! ⚔️
Представляем Lazy Predict — библиотеку Python, которая позволяет тренировать, тестировать и оценивать все ваши модели машинного обучения одновременно всего с несколькими строками кода.
Вы можете установить библиотеку Lazy Predict для Python с помощью следующей команды:
pip install lazypredict52 296
Как создать свой веб-фреймворк на Python?
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 296
Ниже приведу пример задачи из современной практики, которая по своей структуре напоминает упрощённую модель плановой экономики, но уже в контексте цепочек поставок (Supply Chain).
Пример:
- Есть два завода (Factory1, Factory2), на которых производятся два вида товаров (Product A и Product B).
- Есть два распределительных центра (склада) (DC1, DC2).
- Есть два региона с конечным спросом (Market1, Market2).
- Мы знаем спрос в каждом регионе по каждому товару, ограничения по мощности заводов (сколько каждого товара они могут произвести) и ёмкость складов (сколько там можно держать товаров).
from pulp import (
LpProblem, LpMinimize, LpVariable, LpStatus, lpSum, LpInteger, value
)
# Заводы (factories), Склады (distribution centers), Рынки/регионы (markets)
factories = ["Factory1", "Factory2"]
distribution_centers = ["DC1", "DC2"]
markets = ["Market1", "Market2"]
products = ["ProductA", "ProductB"]
52 296
Программа на Python для преобразования десятичного числа в его эквивалент римскими цифрами.
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 296
Python Pandas для машинного обучения
Файл содержит заметки и примеры кода, посвященные работе с библиотекой Pandas в Python, в контексте машинного обучения. Основное внимание уделяется следующим аспектам:
Обработка данных:
⏩Загрузка, фильтрация, агрегация и подготовка данных.
⏩Удаление пропусков, нормализация, кодирование (например, one-hot encoding).
Работа с Series и DataFrame:
⏩Создание, индексирование, фильтрация и редактирование объектов.
⏩Применение методов для статистического анализа, сортировки и очистки данных.
Интеграция с другими библиотеками: Seamless взаимодействие Pandas с инструментами Python для машинного обучения.
Файл содержит теоретические объяснения, примеры кода и ссылки на внешние ресурсы. 🧠
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 296
+5
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
52 296
Пигментный код 😤
Pygments — библиотека для подсветки синтаксиса, написанная на Python.
➡ Поддерживает более 500 языков, экспорт в HTML, LaTeX и другие форматы. Используется для красивого отображения кода в документации, блогах и инструментах.
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
