ar
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

الذهاب إلى القناة على Telegram

Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers * Related Courses and Ebooks With advertising offers contact:

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Computer Science and Programming

تُعد قناة Computer Science and Programming (@machinelearning_programming) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 14 846 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 736 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 29 532 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 846 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -152، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.63‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, github, engineer, quantization, detection.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers * Related Courses and Ebooks With advertising offers contact:

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

14 846
المشتركون
-724 ساعات
-277 أيام
-15230 أيام
أرشيف المشاركات
Course Catalog Download All Udemy Paid Courses And Tutorials FREE - Course Catalog Why Course Catalog? - Course Catalog - Upl
+1
Course Catalog Download All Udemy Paid Courses And Tutorials FREE - Course Catalog Why Course Catalog? - Course Catalog - Upload New Tutorials And Courses On CourseCatalog.us Every Day. So If You Want To Download More Free Courses And Free Tutorials Then Visit them, Again And Again, to get paid courses for free. Free Tutorials: - The Course Catalog is the largest and most famous website in the world, providing free tutorials on all areas of computer science. Coursecatalog - From Coursecatalog You can find solutions for your IT problems. You can easily find thousands of video tutorials provided by experts here. The coursecatalog contains many free tutorials. t.me/deeplearning_ai 👇👇👇

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python https://t.me/MachineLearning_Programming

Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos
Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code 👉https://t.me/MachineLearning_Programming

Find and remove duplicate images in your dataset Improve your deep learning image datasets by automatically detecting duplicate and near-duplicate images and removing them https://towardsdatascience.com/find-and-remove-duplicate-images-in-your-dataset-3e3ec818b978 https://t.me/MachineLearning_Programming

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.u
ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with appl
MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with applications to computer vision, natural language processing, biology, and more! Students will gain foundational knowledge of deep learning algorithms and get practical experience in building neural networks in TensorFlow. Course concludes with a project proposal competition with feedback from staff and panel of industry sponsors. Prerequisites assume calculus (i.e. taking derivatives) and linear algebra (i.e. matrix multiplication), we'll try to explain everything else along the way! Experience in Python is helpful but not necessary. Listeners are welcome!

photo content

sticker.webp0.15 KB

Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net Join: https://t.me/DeepLearning_ai