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 Programming إيطاليا87 التكنولوجيات والتطبيقات811...

📈 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 140 414 مشتركاً، محتلاً المرتبة 811 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 87 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 140 414 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -753، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.00‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.00‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 11 237 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 812 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 14.
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 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

140 414

المشتركون

-124 ساعات

-2397 أيام

-75330 أيام

11 237

عرض المشاهدات

~ 2 81224 ساعات

~ 3 85648 ساعات

8.00%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

140 426

https://www.adhiraiyan.org/deeplearning/02.00-Linear-Algebra?fbclid=IwAR1roZFCx4aHYDQfsbS47-su7VCajlQ_M9Z7ZHEatSx6xJI3CRUUoScwp2w

140 426

Linear Algebra topics you need to understand Deep Learning with practical examples in Tensorflow 2.0.

140 426

Machine learning is the main trend in IT and technologies .The most actual information about big data , machine learning , neural networks on channel : @ai_machinelearning_big_data

140 426

Detailed description and transcription of talk: http://blog.ezyang.com/

140 426

Pytorch internals from Edward Z.Yang. PyTorch NYC meetup on May 2019. Concepts: * Tensors, * Storage, * Strides, * Layouts, * Device, * Dtype, * Autograd ...

140 426

Just another advance of #GAN generations. From Face to pix2pix

140 426

computer age statistical inference.pdf8.11 MB

140 426

Computer Age Statistical Inference - Algorithms, Evidence, & Data Science Table of Content: Part I Classic Statistical Inference 1 Algorithms and Inference 2 Frequentist Inference 3 Bayesian Inference 4 Fisherian Inference and Maximum Likelihood Estimation 5 Parametric Models and Exponential Families Part II Early Computer-Age Methods 6 Empirical Bayes 7 James–Stein Estimation and Ridge Regression 8 Generalized Linear Models and Regression Trees 9 Survival Analysis and the EM Algorithm 10 The Jackknife and the Bootstrap 11 Bootstrap Confidence Intervals 12 Cross-Validation and Cp Estimates of Prediction Error 13 Objective Bayes Inference and MCMC 14 Postwar Statistical Inference and Methodology Part III Twenty-First-Century Topics 15 Large-Scale Hypothesis Testing and FDRs 16 Sparse Modeling and the Lasso 17 Random Forests and Boosting 18 Neural Networks and Deep Learning 19 Support-Vector Machines and Kernel Methods 20 Inference After Model Selection 21 Empirical Bayes Estimation Strategies

140 426

https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home

140 426

Thrilled to be teaching a new course on Deep Unsupervised Learning with Peterxichen (ImprovedGAN, InfoGAN, PixelCNN++, VLAE, PixelSNAIL, Flow++), Hojonathanho (Flow++, GAIL), Aravind(Flow++): * Lectures * Homeworks

140 426

https://www.youtube.com/watch?v=lyRPyRKHO8M

140 426

Google IO 2019 keynote. Learn about the latest product and platform innovations at Google in a Keynote Several improvements are introduced this year in AI + Software + Hardware integration. 👇

140 426

https://www.youtube.com/playlist?list=PL9Hr9sNUjfsmEu1ZniY0XpHSzl5uihcXZ

140 426

Great Tensorflow tutorial Series from Hvass Laboratories, which one of the most dominating Deep Learning Framework with practical examples

140 426

https://sites.google.com/view/safeml-iclr2019/accepted-papers?fbclid=IwAR18gdqKNSE6Vao23HIc6J0zZ_ViACoHjr-zJ5OkpK1iIqR2154wly3RxPQ

140 426

SafeML ICLR 2019 Workshop accepted papers list. Read and explore new horizons of Machine Learning

140 426

Youtube Video Lectures: 👇 https://www.youtube.com/playlist?list=PLl8OlHZGYOQ7bkVbuRthEsaLr7bONzbXS Course Lecture Notes: 👇 http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/lectures/

140 426

I highly recommend the Cornell University's "Machine Learning for Intelligent Systems (CS4780/ CS5780)" course taught by Associate Professor Kilian Q. Weinberger.

140 426

https://bentoml.com/posts/2019-04-19-one-model/

140 426

"One Model to Rule Them All" Christoph Molnar. Some experienced toughts how to work effectively with your Machine Learning model(project)