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

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

الشبكة: Computer Science and Programmingإيطاليا89التكنولوجيات والتطبيقات817...

📈 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 138 820 مشتركاً، محتلاً المرتبة 817 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 89 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 138 820 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -985، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -42، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.97‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.69‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 6 896 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 346 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 11.
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 03 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

138 820

المشتركون

-4224 ساعات

-4077 أيام

-98530 أيام

6 896

عرض المشاهدات

~ 2 34624 ساعات

~ 3 42348 ساعات

4.97%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

أرشيف المشاركات

138 807

How to drive #Weights and #Biases matrices in #Neural_Networks for #Machine_Learning. Code available at: https://github.com/yasser64b/Machine-Learning-

138 807

Easily install with pip and try in your code https://github.com/alexmojaki/heartrate

138 807

Heartrate - real-time visualization of code execution. Observe your Python code with this tool. Python 3.5+

138 807

https://search.videoken.com/?orgId=198&fbclid=IwAR3wOa4qRcRZ2FlzQKx7o4gVSD7oX498qh5hbQJZNAFOlQ8n3PzeIj0WH6E

138 807

Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures The topics range from optimization and Bayesian inference to deep learning, reinforcement learning, and Gaussian processes. The lectures are of tutorial style, starts from basics, but then quickly picking up the pace so that after 2-4 hours of teaching, they arrive at the state of the art in the subject area.

138 807

https://towardsdatascience.com/everything-you-need-to-know-about-tensorflow-2-0-b0856960c074

138 807

Everything you need to know about TensorFlow 2.0

138 807

More information available at MIT website: http://news.mit.edu/2019/ai-programming-gen-0626 Source code available at: https://probcomp.github.io/Gen/

138 807

MIT Release New AI Programming Language Called ‘GEN’. New AI programming language goes beyond deep learning. General-purpose language works for computer vision, robotics, statistics, and more.

138 807

https://neurips.cc/Conferences/2019/CallForCompetitions?fbclid=IwAR1-Cr4kLXQqgd7wEVmIuPEleC4W7bASaTDfNc8VrjM7q7pWPBA0bvhuVvM

138 807

NeurIPS | 2019 Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems - Accepted Competitions

138 807

YouTube link: https://youtu.be/4jROlXH9Nvc https://docs.google.com/presentation/d/1zyuwCx7knqnP-LJswlDfWSmk5FhFgFmYJGqdEZn8yhc/edit#slide=id.g33c734b530_0_656 Github link: https://github.com/scoutbee/pytorch-nlp-notebooks

138 807

A Deep Dive into NLP with PyTorch. how to implement more advanced architectures and apply it to real world datasets.

138 807

Platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization

138 807

The platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization THE PROJECT IS AVAILABLE ONLINE: HTTPS://WWW.INFORNOPOLITAN.XYZ/BACKRONYM FOR MORE INFORMATION (medium): HTTPS://MEDIUM.COM/@ASADULAEVARIP/HOW-TO-GENERATE-IDEAS-IN-MACHINE-LEARNING-BDB9A7267392

138 807

Amazing!! Deep Learning-based NLP techniques are going to revolutionize the way we write software. Here's Deep TabNine, a GPT-2 model trained on around 2 million files from GitHub. It becomes you lazy, as well as, helps you write code faster

138 807

https://tabnine.com/blog/deep

138 807

PDF version of slides available at: https://glouppe.github.io/info8010-deep-learning/pdf/lec-all.pdf?fbclid=IwAR2spbc2tVMKOq7MalGj_h80CSzYGQA5Nms_P336WRC_vAO6z6i7JsZTR1k

138 807

Deep Learning, Spring 2019. Slides (the full deck of 600+), by Gilles Louppe:

138 807

https://towardsdatascience.com/how-a-simple-mix-of-object-oriented-programming-can-sharpen-your-deep-learning-prototype-19893bd969bd