Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Анализ данных (Data analysis) analitikasi
Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 258 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 673-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 532-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 258 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 12 ga, so‘nggi 24 soatda esa 11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.88% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 458 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 081 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 31 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, контекст, openai, архитектура, deepseek kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 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.
Mind2Web и WebArena, уменьшая при этом количество шагов, необходимых для успешного решения задач.
репозиторий: https://github.com/zorazrw/agent-workflow-memory
abs: https://arxiv.org/abs/2409.07429
@data_analysis_mlобычный текст, markdown, Mathpix).
GOT разработан для обработки сложных документов, таких как громадные таблици, формулы и геометрические фигуры.
Реализация
1️⃣Vision Предварительное обучение кодировщика: Кодировщик VitDet
2️⃣ Совместное обучение: Кодер соединен с декодером (Qwen-0.5B),
3️⃣ Фантюнинг модели на конкретных задачах
🧠 Encoder-Decoder с 80 М (VitDet) и 500 М (Qwen2) с контекстом 8k
🥇Достигает 0,035 Расстояние Левенштейна (метрика, измеряющая по модулю разность между двумя последовательностями символов.) и оценка BLEU 0,972 для обычного OCR
📊 Превосходит LLaVA-NeXT и Qwen-VL-Max в распознавании текстов документов и сцен
🧮 Может извлекать формулы LaTeX из Arxiv и конвертировать их в формат Mathpix
📃 Поддерживает динамическое разрешение и многостраничный OCR
🖼️ Принимает разрешение до 1024x1024
▪Статья: https://huggingface.co/papers/2409.01704
▪ Github (обещают скоро): https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0
@data_analysis_mlавтоформатеров, ориентированных на выравнивание и оформление кода, Tato делает акцент на упорядочивании структуры файла, что повышает его читаемость и упрощает работу с вашим кодом.
#opensource #python #terminal #полезныйсофт
▪ Github
@data_analysis_ml
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
