TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #357 · 25.05
Я до апреля к каждому посту ВКонтакте оставлял комментарий со ссылкой на свой Телеграм-канал. Но потом от администрации ВК появились намёки о том, что в соцсети готовится какое-то нововведение для авторов текстов. И я перестал. Решил: раз они предлагают что-то авторам, будет не слишком честно уводить пользователей, продолжу писать без всяких ссылок. Однако, прошло два месяца, никаких изменений нет. ВК выпустили отдельный мессенджер и, кажется, отдельное приложение с Клипами (по непонятной мне причине не убрав назойливую вкладку в основном приложении ВК). Но с классическими блогами всё по-прежнему довольно плохо. Мои посты стабильно собирают лайки и обсуждения, некоторые люди говорят мне, что им интересно читать. Однако, подписчики ВК не только не растут, а даже чуть-чуть снижаются. При этом, когда я публиковал к каждому посту ссылку на Телеграм, там аудитория увеличивалась довольно активно. Это поразительно: ВК не справляется с тем, чтобы наращивать подписчиков внутри себя, но отлично справляется с тем, чтобы наращивать подписчиков в Телеграме. Как это вообще работает? Это же противоположность от того, как следует функционировать хорошей соцсети — она должна эффективно удерживать людей внутри себя, а она эффективно отдаёт людей наружу :) Это так нелепо, на грани смеха и слёз. Один из моих подписчиков по этому поводу написал: «Сейчас такой момент, когда им бы по-хорошему провести какой-нибудь ребрендинг, обновить дизайн (привет дизайнерам инсты и её "новой" иконке), ввести фичи новые. Они вроде апгрейдят ВК, но почему-то выглядит это, как сарай, в котором поставили плазму и показывают тик-токи». На мой взгляд прям очень точная фраза. Я каждый день вижу, как люди сюда реально возвращаются, но при этом ни постов толком не пишут, ни активности никакой не ведут. ВК просто фантастически упускает шанс стать действительно основной русскоязычной блог-платформой. Судя по поведению команды Телеграма, нас не ждут в ближайшее время никакие средства дискавери или система рекомендаций. Люди из Телеграма систематически продолжают писать в ВК о своих Телеграм-каналах, потому что собственные возможности Телеграма по приведению аудитории находятся на дне. И на этой невероятно плодородной почве ВК занимается вертикальными видео для школьников. #web
Hashtags
Търсене: #matplotlib
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
http://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn #Machine#Learning in Python Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
@djangoproject · Post #423 · 26.08.2017 г., 08:39
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets. With Iris you can: Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format. Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files. Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
@djangoproject · Post #424 · 26.08.2017 г., 08:43
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible. #Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps. Some of the key features of cartopy are: object oriented projection definitions point, line, vector, polygon and image transformations between projections integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@djangoproject · Post #130 · 31.08.2016 г., 15:39
http://matplotlib.org/ #matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits. screenshots
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags