Простой Python | Программирование
Kanalga Telegram’da o‘tish
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Простой Python | Программирование analitikasi
Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 126 438 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 911-o'rinni va Rossiya mintaqasida 3 952-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 126 438 obunachiga ega bo‘ldi.
20 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -1 593 ga, so‘nggi 24 soatda esa -34 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.10% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.94% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 188 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 459 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 105 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent модуль, itertools, gigachat, math, decimal kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 21 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.
126 438
Obunachilar
-3424 soatlar
-2877 kun
-1 59330 kun
Postlar arxiv
Дерево решений: Часть 1
Дерево решений — это модель, которая принимает решения, двигаясь по ветвям дерева от корня к листьям. На каждом узле происходит проверка: например, «если возраст > 30 — идём направо, иначе налево». Так шаг за шагом дерево делит данные на подгруппы, пока не придёт к финальному решению: в регрессии — числовое значение, в классификации — метка класса.
Модель выглядит почти как блок-схема, и ты можешь буквально прочитать, почему она приняла то или иное решение. В Python всё это делается через sklearn.tree.DecisionTreeClassifier или DecisionTreeRegressor.
Параметр max_depth — это ограничение на глубину дерева. Без него дерево может продолжать делиться, пока не переобучится подчистую. Всегда важно следить за глубиной, количеством листьев (max_leaf_nodes) и минимальным числом объектов в узле (min_samples_split) — это всё способы контроля переобучения.
#практика
Принимаете оплату в криптовалюте?
Если ещё нет, самое время задуматься. Крипта — это быстрые международные платежи, низкие комиссии и отсутствие банковских ограничений. География не имеет значения — клиенты со всего мира могут оплачивать ваши товары и услуги в Bitcoin, USDT, Ethereum и других криптовалютах.
Как всё это настроить? Heleket — простое и удобное решение для бизнеса: минимальная комиссия (от 0,4%), авто-конвертация в стейблкоины, мгновенные выплаты и лёгкая интеграция через API или готовые плагины.
Подробности здесь: Heleket
OpenSearch как сервис
OpenSearch — это инструмент для быстрого поиска и аналитики данных.Он помогает искать, фильтровать и анализировать большие объемы информации. Например, логи, товары в интернет-магазине или данные с веб-сайта. В данной статье автор рассказывает, как развернуть кластеры OpenSearch за несколько минут и начать с ней работать в Python.
👉Читать статью
#статьи
Разработка DHCP-сервера
DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) — это протокол, который автоматически раздаёт IP-адреса устройствам в сети. Когда компьютер или телефон подключается к Wi-Fi, ему нужен IP-адрес, чтобы общаться с другими устройствами. Вместо того чтобы вручную настраивать адреса, DHCP-сервер автоматически выдаёт их. Благодаря данной статье ты узнаешь, как создать собственный DHCP-сервер на Python.
👉Читать статью
#статьи
23 апреля Магнит OMNI приглашает на Infrastructure MeetUp!
На этом мероприятии DevOps-инженеры, платформенные инженеры, системные администраторы и разработчики обсудят, как создать инфраструктуру, устойчивую к сбоям.
🔸В программе:
Доклады и дискуссии с участием специалистов из Магнит OMNI, Лаборатории Касперского, Авито, Cloud.ru и других компаний.
Спикеры расскажут про устройство инфраструктуры бизнес-сервисов и вспомогательных компонентов, обеспечение отказоустойчивости, развитие Observability в условиях распределенной инфраструктуры, а также использование протоколов, помогающих в нештатных ситуациях.
🔸Что будет?
— Разбор болей и кейсов, которые реально работают
— Розыгрыш призов (крутейший мерч!)
— Панельная дискуссия о том, как повышать устойчивость сервисов
— Живой нетворкинг
Митап пройдет в гибридном формате:
🔵Офлайн в московском офисе Магнита
🔵 Онлайн
🔸 23 апреля, в 17:30.
Не упустите возможность узнать новое и пообщаться с профессионалами!
Подробности и регистрация — по ссылке.
ElasticNet
Минус Lasso в том, что если признаки сильно скоррелированы между собой, она может случайно “выбрать” только один из них и проигнорировать остальные, даже если они тоже информативны. В таких случаях часто используют ElasticNet — это гибрид L1 и L2.
Параметр l1_ratio регулирует баланс между L1 и L2. 0.0 — чистый Ridge. 1.0 — чистый Lasso. 0.5 — пополам.
#практика
Надоела теория? В Сбере сразу практика! 🚀
Образовательные программы Сбера и ведущих вузов страны — это когда ты учишься и сразу пробуешь себя в реальных задачах:
🔧 работаешь с технологиями, которые используют миллионы,
🤖 создаёшь AI-сервисы,
🤝 делаешь проекты вместе с крутыми экспертами из индустрии!
Что тебя ждёт:
📚 Обучение от практиков из Сбера
💡 Проектные школы, хакатоны и кейсы из реального бизнеса
🚪 Возможность быстрее попасть в команду Сбера
🧪 Поддержка твоих исследований и идей
Если хочешь учиться и сразу строить карьеру — тебе сюда! 🎯
Посмотреть программы бакалавриата и магистратуры можно здесь 👈
MongoDB: Объединение запросов
Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как объединять запросы. В этом тебе поможет Bulk Write.
👀Смотреть видео
#видео
FastAPI VS Litestar
В данной статье автор сравнивает два фреймворка для микросервисов: FastAPI и Litestar. Ты узнаешь о плюсах и минусах каждого. Также продемонстрировано сравнение производительности и примеры валидации.
👉Читать статью
#статьи
📱 Как ИИ меняет индустрию iGaming?
ИИ уже давно перестал быть просто трендом — он активно трансформирует индустрию азартных игр. Автоматизация процессов, улучшение пользовательского опыта и создание персонализированных стратегий для игроков — вот лишь несколько примеров того, как ИИ меняет правила игры.
🔵 Хочешь узнать, как ИИ может повысить твой успех в iGaming? Подписывайся на Owner 1win и будь в центре событий!
На канале ты найдешь:
⏺ Анализ применения ИИ в iGaming: как технологии меняют процессы и делают игры умнее.
⏺ Экспертные прогнозы о будущем индустрии с учетом ИИ.
⏺ Советы по внедрению ИИ в стратегии и улучшению пользовательского опыта.
🔗Присоединяйся к Owner 1win и будь на волне iGaming трендов!😍
NumPy: concatenate
Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет объединять несколько массивов NumPy в один массив. Мы передаем последовательность массивов, которые хотим объединить, в функцию concatenate() вместе с осью. Если ось не передана явно, она принимается за 0.
#практика #numpy
FastAPI: HTTP-запросы
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься обрабатывать различные HTTP-запросы: get, post, put, delete.
👀Смотреть видео
#видео
⚡ Совет на 2025 год — не трать деньги на дорогие IT-курсы!
Обучение стоит дорого, но в Telegram слили топовый контент по программированию: курсы, статьи, видео и гайды — всё бесплатно:
👩💻 JavaScript 👩💻 React
👩💻 Python 👩💻 Docker
👩💻 Java 🖼️ Spring
👩💻 C# 👩💻 Game Dev
👩💻 С/С++ 👩💻 DevOps
👣 GoLang 🖼️ Redis
👩💻 Kotlin 👩💻 Mob Dev
🖼️ PHP 🖥 SQL
🖼️ Swift 👩💻 Kubernetes
Не плати за то, что можно получить бесплатно — подписывайся и учись👆
numpy.where
Функция numpy.where используется для поиска элементов в массиве, которые соответствуют определённому условию. Она возвращает индексы этих элементов или позволяет заменять их на другие значения. Благодаря данной статье ты узнаешь, как пользоваться numpy.where.
👉Читать статью
#статьи
Ridge и Lasso
Иногда простая линейная регрессия начинает чудить: переобучается, даёт нестабильные коэффициенты, особенно если в данных много признаков или они между собой похожи. Это называется мультиколлинеарность, и лечится оно регуляризацией — техникой, которая добавляет “штраф” за слишком сложную модель. В линейной регрессии это реализуется через Ridge (L2-регуляризация) и Lasso (L1-регуляризация).
Ridge-регрессия добавляет к ошибке сумму квадратов коэффициентов. В результате модель получает штраф за то, что “раздувает” веса. Чем больше alpha, тем сильнее сжимаются веса. Маленькое значение — почти обычная линейная регрессия, большое — всё приближается к нулям.
Lasso-регрессия штрафует за модули коэффициентов. То есть она не просто сжимает веса, а может вообще сделать некоторые из них равными нулю. Это превращает Lasso в инструмент для отбора признаков: она как бы говорит «этот признак не важен — выкину его сам».
#практика
MongoDB: Обновление и удаление данных
Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как обновлять, удалять, а также заменять один объект другим.
👀Смотреть видео
#видео
⌨️ А ты знаешь, что сейчас ИТ-компаниям не нужны джуниоры?
Большинство выпускников российских вузов мечтают начать работу в ИТ в качестве джуна. Но им трудно попасть в хорошие ИТ-компании, потому что их квалификации не хватает. Даже умным ребятам требуется несколько лет, чтобы научиться по-настоящему хорошо программировать.
✅ Есть вуз, где крепкими джуниорами становятся уже на втором курсе. Это Институт iSpring – ИТ-вуз нового типа, созданный глобальной ИТ-компанией iSpring.
Учебная программа в Институте основана на лучших традициях инженерной школы и передовом опыте создания первоклассных продуктов для глобального ИТ-рынка. Преподаватели из ведущих ИТ-компаний!
⚡️ Фундаментальность и максимальное количество практики на парах позволит тебе работать над реальными проектами уже после первого курса
Наши студенты за 4 года учёбы становятся настоящими профессионалами, которые самостоятельно могут создавать топовые ИТ-продукты.
❗️Хочешь узнать, как у нас всё организовано? Приходи на Погружение в программирование. Напишешь игру на JavaScript под руководством наставников-студентов нашего Института. У тебя всё получится, даже если ты ни разу не программировал.
Решайся!
ЗАПИСАТЬСЯ НА ПОГРУЖЕНИЕ
Когда: 19-20 апреля
Где: Йошкар-Ола, офис ИТ-компании iSpring
Цена: 1980 ₽
Реклама АНО ВО «РУМТ»
ИНН 1215144727
erid: 2SDnjcJ7zAQ
Temporal Fusion Transformer
Temporal Fusion Transformer (TFT) — это мощная нейронная сеть для прогнозирования временных рядов, разработанная для обработки сложных данных с различными временными и статическими характеристиками. TFT сочетает в себе преимущества механизмов внимания (Attention) и рекуррентных сетей, чтобы извлекать значимые зависимости и взаимодействия в данных. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах TFT.
👉Читать статью
#статьи
