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 والتطبيقات816...

📈 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 142 711 مشتركاً، محتلاً المرتبة 816 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 87 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 142 711 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 289، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -46، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.44‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.85‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 197 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 646 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
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 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

142 711

المشتركون

-4624 ساعات

-2077 أيام

-1 28930 أيام

9 197

عرض المشاهدات

~ 2 64624 ساعات

~ 3 57748 ساعات

6.44%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

142 711

The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun

142 711

https://www.endtoend.ai/blog/neurips2019-rl/?fbclid=IwAR09NZQzuLPpWsEuwiqylrwmNXd64Imyj1v8TQWWYbCiojcKli3ae8lhle8

142 711

All list of accepted REINFORECEMENT LEARNING papers to NeurIPS 2019

142 711

https://medium.com/@souravboss.bose/comprehensive-topic-modelling-with-nmf-lsa-plsa-lda-lda2vec-part-1-20002a8e03ae

142 711

How Stuff Works: A Comprehensive Topic Modelling Guide with NMF, LSA, PLSA, LDA & lda2vec (Part-1). Medium article from Sourav Bose

142 711

This link is not valid curently. Alternatively, we can use this link: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py

142 711

A practical approach to learning machine learning GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI - 📚 Notebooks on topics from basic Python to advanced deep learning techniques #PyTorch - 🖥 Run everything using #Colab : https://colab.research.google.com/…/GokuMohand…/practicalAI/

142 711

Paper link: https://arxiv.org/pdf/1905.05172.pdf Official Page: https://shunsukesaito.github.io/PIFu/ Code status: coming soon

142 711

From ICCV 19: PIFu, an end-to-end deep learning method that can reconstruct a 3D model of a person wearing clothes from a single image.

142 711

Let's have a little fun. World of Machine Learning, Deep Learning, Python with frameworks

142 711

Github repo: https://github.com/vietnguyen91/Super-mario-bros-A3C-pytorch?fbclid=IwAR2H1BMV24t2d2VFr4QhxIEJ21jpgtTN7ev2IlAe_ledTM3msuBzhph4P2Q Youtube demo: https://www.youtube.com/watch?v=YdKz1eBv1kc&feature=youtu.be&fbclid=IwAR1eXCi43R9cwS7Kk5s49Aq0VOXJik-lzFxyL_JgyuaC9jTnkCIqOdkHV14

142 711

Let your machine play Super Mario Bros! and remind our youth. Here is python implementation of Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm for Super Mario Bros.

142 711

https://www.viva64.com/en/b/0660/

142 711

PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# and Java. Download, try and make a clean code, which less bugs

142 711

https://www.youtube.com/watch?v=7lwJJgag0lM&feature=youtu.be&fbclid=IwAR2SA8ffh1nfpy8FmWIoHruq5LVVpWs5Ov7MFyEPuYHeJcAHFq9R2QMHwRA

142 711

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

142 711

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

142 711

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

142 711

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

142 711

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.