ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.40▲ 471,4 %+33 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.131▼ 81,5 %было 772
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.5▼ 65,9 %было 16
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.61▼ 18,1 %было 76по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.28▲ 14,2 %было 25после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.5 535▲ 2,9 %было 5 381после входа
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.29,0 %▲ 0,1 п. п.пунктир — было 28,9 %после входа
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.2,80 %▼ 0,2 п. п.
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.4,3▼ 7,3 %было 4,7после входа
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.3,9 %▲ 1,8 п. п.
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
+33подписчиков за период
+18 самый большой прирост · 23 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
709 891просмотров за период▼ 5,2 %
Средний охват поста — 5 535 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ПнВтСрЧтПтСбВс
036912151821
Лучшее время:09:0018:00часы, в которые у постов самый высокий средний охват
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
ВидеоФотоДругоеразмер — реакцииПриближение — кнопками «+» и «−», щипком или Ctrl + колесо мыши; приближенный график сдвигается перетаскиванием
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Просмотрысегодня — день ещё идётТочки с постами моложе двух суток — бледные с пунктиром: их просмотры ещё растут.
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за деньСреднее за 7 дней
Данные обновлены в 09:57 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток.
Как считается индекс качества
Django 5 в примерах: Разрабатывайте мощные и надежные веб-приложения на Python с нуля
Автор: Меле А.
Перед вами 5-е издание бестселлера, в котором показана пошаговая разработка полнофункциональных веб-приложений с аутентификацией, системами управления контентом, обработки платежей, RESTful API и прочими функциональными возможностями. Излагаются основные принципы Django, включая модели, объектно-реляционный преобразователь (ORM), представления, шаблоны, URL-адреса, формы, аутентификацию, сигналы и промежуточные программные компоненты.
Работа с Django рассматривается на примере четырех проектов: приложения для ведения блога, социального веб-сайта, приложения для электронной коммерции и платформы для электронного обучения. По мере чтения вы научитесь: использовать различные модули Django для решения конкретных задач; интегрировать сторонние приложения Django в свой проект; разрабатывать сложные веб-приложения с использованием Redis, Postgres, Celery/RabbitMQ и Memcached; настраивать производственную среду с помощью Docker Compose; разрабатывать RESTful API с помощью Django Rest Framework (DRF); реализовывать полнотекстовые поисковые системы, потоки активности пользователей, платежные шлюзы и рекомендательные механизмы; создавать реально-временные асинхронные (ASGI) приложения с помощью Django Channels и WebSockets. Книга предназначена для читателей с базовыми знаниями Python и программистов, переходящих с других веб-фреймворков, планирующих освоить Django.
Предполагается, что читатель обладает некоторыми знаниями в области HTML и jаvascript.
Разработка приложений на базе больших языковых моделей
Автор: Сухас Пай
Книга посвящена практическим аспектам проектирования и разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются внутреннее устройство и архитектура трансформеров, методы подготовки данных для обучения и дообучения, а также подходы к адаптации предобученных моделей под конкретные задачи и предметные области.
Подробно разобраны техники тонкой настройки, доменной адаптации и оптимизации вывода, а также современные парадигмы применения LLM — генерация с дополненной выборкой (RAG), интеллектуальные агенты и интеграция моделей с внешними инструментами и данными. Особое внимание уделено типичным проблемам и отказам, возникающим при переходе от прототипов к полноценным продуктам, и практическим рекомендациям по преодолению подобных ситуаций.
Цифровые приключения. Как программируют компьютеры
Автор: Тулка Т.
Благодаря забавным иллюстрациям и увлекательным заданиям эта книга о приключениях маленького робота сделает сложные идеи простыми для понимания. По мере развития сюжета дети овладеют основами программирования и приобретут навыки решения задач с помощью кода.
Увлекательное интерактивное приключение пробудит в них интерес к информатике и языкам программирования и покажет, насколько безграничны возможности современных технологий.
Данная книга представляет собой фундаментальное и исчерпывающее введение в компьютерное зрение и робототехнику. В ней рассмотрен широкий круг тем, включая цветное зрение, передовые методы сегментации, деформацию изображения, стереозрение, оценку местоположения, глубокое обучение, групповую коррекцию и визуальную одометрию. Уникальной особенностью является объединение всех ключевых концепций компьютерного зрения и управления роботами в одном томе.
Материал книги сопровождается примерами на основе портированного на Python популярного пакета Robotics Toolbox for MATLAB®, что позволяет закрепить знания при помощи нескольких строк кода.
Издание будет полезно читателям с разным уровнем подготовки – от студентов и аспирантов, изучающих робототехнику, до опытных инженеров и исследователей, желающих углубить и систематизировать свои знания.
Необходимые cookie нужны для работы и безопасности сайта: вход, защита форм, язык, тема и другие. Аналитические cookie Яндекс Метрики и рекламные cookie Рекламной сети Яндекса включаются только с вашего согласия. Нажимая «Принять все», вы даёте согласие на обработку данных cookie-файлов; подробнее — в Политике обработки персональных данных.
