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 140 416 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 140 416 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
140 416
المشتركون
-6424 ساعات
-2617 أيام
-77230 أيام
أرشيف المشاركات
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub

Things you need to consider about your algorithm is working or not

Free AI Resources Find The Most Updated and Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Mathematics, Python Programming Resources. (Last Update: December 4, 2019)

RoboNet Project page: https://www.robonet.wiki/

RoboNet: A Dataset for Large-Scale Multi-Robot Learning (15 million video frames, 7 Robot platform).
RoboNet: A Dataset for Large-Scale Multi-Robot Learning (15 million video frames, 7 Robot platform).

Now t-SNE with RAPIDs cuML 2000x speed-up over scikit-learn. But is very slightly accurate (at most ~3% error). Here is also
Now t-SNE with RAPIDs cuML 2000x speed-up over scikit-learn. But is very slightly accurate (at most ~3% error). Here is also detailed explanation about t-SNE, wich nonlinear dimensionality reduction algorithm.

NVIDIA released a PyTorch library ‘Kaolin’, which in few steps, moves 3D models into neural networks.
NVIDIA released a PyTorch library ‘Kaolin’, which in few steps, moves 3D models into neural networks.

Here is the paper link: https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf And unofficial implementation of this paper: https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning

South Korea has created an entire city for testing self-driving cars with 35 kinds of road test facilities. Here is the video from BuzzFeed news

Last week one of the important conference in computer vision fields ICCV19 held on Seoul and finished. Here is the voting results about bests. ICCV 2019 Best Papers: * Best Paper Award (Marr Prize): SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image * Best Student Paper Award: PLMP — Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility * Best Paper Honorable Mentions Paper: Asynchronous Single-Photon 3D Imaging