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 142 667 مشتركاً، محتلاً المرتبة 813 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 86 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 142 667 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 289، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -46، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.44‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.85‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 197 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 646 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
  • 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 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

142 667
المشتركون
-4624 ساعات
-2077 أيام
-1 28930 أيام
أرشيف المشاركات
From command line into a GUI. YOLO demonstration running inside of a PySimpleGUI. Instruction is clearly given in project's github repository

"Advanced Deep Learning with Keras" by Rowel Atienza (Published october, 2018). I am providing this book's github repo for practicing directly with codes. You can learn about key points of Keras and series of GAN. I hope you enjoy

The "Python machine learning book 2nd edition" book code repository. With practical examples and provided Notebook file for convinience

All about GANs: Application area, performance, improvements, difficulties, issues, optimization, ...

Since is introduced by Ian Goodfellow (in 2014), GANs ( Generative Adversarial Networks) gained high attention among AI world and in challenging area of research, as well as, developed many frameworks and cool applications based GANs. Below We share link about list of fraweworks, which created and applied for certain research are based on GANs.

Jupyter Notebook is becoming most dominant IDE for many programming languages (especially, Python). In this link provided useful tips, tricks, and shortcuts about Jupyter Notebook

awesome machine learning Resources list (by language).

"Applied Deep Learning with Python" (august, 2018) GitHub repository

Key Papers in Deep Reinforcement Learning

face-to-edge.gif16.01 MB

Video-to-Video Synthesis. Code by NVIDIA