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 140 431 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 140 431 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
140 431
المشتركون
-6424 ساعات
-2617 أيام
-77230 أيام
أرشيف المشاركات
Catch up with all the exciting tutorials of International Conference of Machine Learning (ICML'19) here. Indexed with Table o
Catch up with all the exciting tutorials of International Conference of Machine Learning (ICML'19) here. Indexed with Table of Content and powered by VideoKen deep video search

All 1,294 papers at #CVPR2019 in one link. Enjoy woth up-to-date research papers and hot topics of #ArtificialIntelligence #DeepLearning #MachineLearning

A Gentle Introduction to Text Summarization in Machine Learning from FLOYDHUB

https://github.com/lutzroeder/netron Supports: Mac OS, Windows, Linux, Browser version, Python Server

Netron is a viewer for neural network, deep learning and machine learning models.

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

Detailed explanation at paper: 👇 https://arxiv.org/pdf/1905.10498.pdf and it's implementation and some results by using pytorch: 👇 https://github.com/facebookresearch/qmnist

MNIST reborn, restored and expanded. Now with an extra 50,000 training samples. If you used the original MNIST test set more than a few times, chances are your models overfit the test set. Time to test them on those extra samples. Now you will use #QMNIST instead of #MNIST

website, which will provide you all up-to-date and necessary information on Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning and some brain activities. You will also find TED Talks, Lectures and academic writings on these issues.

Speech2Face: Learning the Face behind a Voice #CVPR2019
Speech2Face: Learning the Face behind a Voice #CVPR2019

Samsung AI's latest work on #GAN to animate realistic head model sequences is setting the internet on fire

Supervisely: end-to-end web-platform for Deep Learning and Computer Vision