ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

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 138 788 مشتركاً، محتلاً المرتبة 818 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 89 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 138 788 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -962، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.14‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.66‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 7 136 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 310 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 12.
  • 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 04 نوفمبر, 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
138 788
المشتركون
-1624 ساعات
-3647 أيام
-96230 أيام
أرشيف المشاركات
Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers using Tensorflow and Pytorch Most of the models in NLP were implemented with less than 100 lines of code.(except comments or blank lines)

Next decade of technologies and fields by interpretation of Business insider: 1 #AI 2 #IoT⌚️ 3 #blockchain ⛓ 4 3D print 🖨 5 mobile📱 6 autonomous cars 🚗 7 mobile internet 💻 8 robotics🤖 9 VR/AR 👓 10 wireless power🔌 11 quantum computing 🖥 12 5G 📡 13 voice assistant🎙 14 cybersecurity🔒 #MWC19 Video is credited from Tech Insider 👇

Watson Studio Desktop is now free for academia. All products in your charge for free: * Watson Studio Cloud * Watson Studio Local * Watson studio Desktop Just visit, register as a student or faculty, varify your account, install and enjoy with service. You'll get detailed information in below medium link

Introduction to Deep learning with flavor of Natural Language Processing(NLP) Course (Tokyo Institue of Technology) materials, demos and implementations are available. Enjoy with DL. Happy learning

computervisionnews-february2019.pdf3.13 MB

Computer Vision news magazine RSIP vision. February 2019. CV Application, Challenges, Projects

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆
Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆

rules_of_ml.pdf4.49 KB

You are deep learning enthusiast and Covolutions are unseperable part of your projects. In this tutorial given comprehensive guideline all about convolutions: -> Convolution v.s. Cross-correlation -> Convolution in Deep Learning (single channel version, multi-channel version) -> 3D Convolution -> 1 x 1 Convolution -> Convolution Arithmetic -> Transposed Convolution (Deconvolution, checkerboard artifacts) -> Dilated Convolution (Atrous Convolution) -> Separable Convolution (Spatially Separable Convolution, Depthwise Convolution) -> Flattened Convolution -> Grouped Convolution -> Shuffled Grouped Convolution -> Pointwise Grouped Convolution

Deep Learning Drizzle Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these selected and exciting lectures!! GitHub by Marimuthu Kalimuthu

Impractical Python Project.pdf24.87 MB

Impractical PythonProjects by Lee Vaughan 2018