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

138 823

Github link of "AI DeOldify Tool": https://github.com/jantic/DeOldify?fbclid=IwAR2-glzM1UYuWHJWuNKi741bm8aeofZdE1-0v9ZN-6Lmlmh4ta63mn5ydZc —————————————————————————— Masked face recognition dataset👇 Wolrd’s most complete Masked Face Recognition Dataset is Free to Download: https://medium.com/the-programming-hub/wolrds-most-complete-masked-face-recognition-dataset-is-for-free-10d780eed512 ——————————————————————————

138 823

You Can Color Your Grandparent's Old Pictures or Videos with AI DeOldify Tool

138 823

Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models Paper: https://arxiv.org/pdf/2005.07310.pdf Related Codes: https://github.com/airsplay/lxmert https://github.com/ChenRocks/UNITER

138 823

Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/

138 823

Content-based Image retrieval Paper: https://arxiv.org/abs/2005.02154 Github: https://github.com/PyRetri/PyRetri Installation: https://github.com/PyRetri/PyRetri/blob/master/docs/INSTALL.md

138 823

PyRetri: An open source deep learning based unsupervised image retrieval toolbox built on PyTorch🔥

138 823

https://paperswithcode.com/conference/iclr-2020-1/official?fbclid=IwAR0IHbPMDciaoEtbFdVyqrNtkjCOWmL5vdevMdaONJl2-HkR_q1L4U26AtI

138 823

ICLR 2020 (International Conference on Learning Representations) papers and their codes. Papers ranked based on stars

138 823

CVPR 2020 Paper: https://arxiv.org/abs/2004.01180 Project Page: https://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~yulunliu/ObstructionRemoval Github: https://github.com/alex04072000/ObstructionRemoval

138 823

Learning to See Through Obstructions

138 823

MIT Media Lab https://aieducation.mit.edu/resources

138 823

AI Literacy for K-12 School Children

138 823

3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting

138 823

Paper: https://drive.google.com/file/d/17ki_YAL1k5CaHHP3pIBFWvw-ztF4CCPP/view Github: https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting Project: https://shihmengli.github.io/3D-Photo-Inpainting/ Notebook: https://colab.research.google.com/drive/1706ToQrkIZshRSJSHvZ1RuCiM__YX3Bz

138 823

Tasks under Unsupervised learning: https://www.infinitycodex.in/ Deep Unsupervised Learning: Lecture: https://youtu.be/JBb5sSC0JoY Slides: https://bit.ly/34dVGE1 Colab: https://bit.ly/2JEzsl1

138 823

Important Tasks under Unsupervised Learning: Clustering Anomaly detection Dimensionality reduction and CS294-158 Deep Unsupervised Learning from Abbeel et al.

138 823

Article link: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2002/2002.06177.pdf

138 823

Gary Marcus Robust AI 17 February 2020

138 823

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

138 823

https://vas3k.com/blog/machine_learning/?fbclid=IwAR3e3_Yy7LyEm7-Yqvuttx_zftCn5hL8NXBRSaut0gp7sT8AlxDbj-q3dNQ and find other free-resources: https://www.marktechpost.com/free-resources/?fbclid=IwAR2XJOTWGEdC9aFSRibXWZAZlLpJY9nmRnS_PDfNOgllc9o_mL3OxJaQleY