ar
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

الذهاب إلى القناة على Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Computer Science and Programming

تُعد قناة Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 140 416 مشتركاً، محتلاً المرتبة 811 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 88 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 140 416 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -772، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -64، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.15‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.97‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 11 442 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 771 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 13.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 02 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

Buy Ad
140 416
المشتركون
-6424 ساعات
-2617 أيام
-77230 أيام
أرشيف المشاركات
Gary Marcus Robust AI 17 February 2020
Gary Marcus Robust AI 17 February 2020

The Next Decade in AI: Four Steps Towards Robust Artificial Intelligence.

Machine Learning for Everyone with great explanation
Machine Learning for Everyone with great explanation

Softmax Splatting for Video Frame Interpolation (using Pytorch)
Softmax Splatting for Video Frame Interpolation (using Pytorch)

Set of free AI, ML, Deep Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision, Statistics video lectures collections(last updated 20th February 2020 with 140 items)

CARLA: An Open Urban Driving Simulator Open-source simulator for autonomous driving

PyTorch Implementation and Explanation of Graph Representation Learning papers involving DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet &
PyTorch Implementation and Explanation of Graph Representation Learning papers involving DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet & GAT.

DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills

ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters

Course from MIT 6.S191 "Introduction to Deep Learning". Methods and applications in game play, medicine, language, art, computer vision, robotics and more

This video is synthetic and was created using deep learning