Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Книжный куб analitikasi
Книжный куб (@book_cube) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 399 obunachidan iborat bo'lib, Kitoblar toifasida 2 568-o'rinni va Rossiya mintaqasida 45 945-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 399 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 175 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 19.06% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.91% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 745 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 427 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 21 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent engineering, native, devex, devops, leadership kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Kitoblar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
Два нобелевских лауреата этого года по физике использовали физические инструменты для разработки методов, которые являются основой современного мощного машинного обученияЕсли кратко, то - Джон Хопфилд придумал нейронную сеть своего имени, которая может быть использована как автоассоциативная память, как фильтр, а также для решения некоторых задач оптимизации. - Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфельда в качестве основы для новой сети, использующей метод «машины Больцмана», чтобы научить распознавать характерные элементы в данных определенного типа. А также он был одним из исследователей, предложивших использовать метод обратного распространения ошибки для тренировки многослойной нейронной сети. Интересно, что сам Людвиг Больцман, в чью честь была названа "машина Больцмана", был основателем статистической механики и молекулярно-кинетической теории. Но в 1906 году он покончил с собой, что было связано с депрессией из-за того, что его идеи о статистической физике в то время не находили понимания в физическом сообществе. А теперь его далекие последователи, что развили его идеи в сторону ML (что не очень связано с физикой), получают Нобелевскую премию по физике. В общем, хайп вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта добрался и до Нобелевского комитета по физике. #AI #ML #PopularScience #Physics #Math #Statistics
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
