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 142 638 مشتركاً، محتلاً المرتبة 813 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 86 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 142 638 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 278، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -73، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.00‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.82‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 8 559 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 599 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 17 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

142 638
المشتركون
-7324 ساعات
-2547 أيام
-1 27830 أيام
أرشيف المشاركات
Horizon: The first open source reinforcement learning platform for large-scale products and services

A Comprehensive Guide to Understand and Implement Text Classification in Python

Pytorch to Keras model convertor (beta version). pytorch2keras

Yandex (Russian search gaint) Data School: Course in Natural Language Processing github repo👇

Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML from AI google blog

30 Free Courses: Neural Networks, Machine Learning, Algorithms, AI

7 steps to mastering Deep learning with Keras:

Implement a YOLO (v3) object detector from scratch in PyTorch

Both calculations and graphs at once from autodesk researchers. Here is a link with dataset and code. Paper also avaliable for more detail

Python Machine Learning Case Studies.pdf7.95 MB