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 إيطاليا86 التكنولوجيات والتطبيقات813...

📈 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 142 667 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 142 667 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.

142 667

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

142 667

https://medium.com/ibm-watson/watson-studio-desktop-is-now-free-for-academia-f8b50a118370

142 667

Watson Studio Desktop is now free for academia. All products in your charge for free: * Watson Studio Cloud * Watson Studio Local * Watson studio Desktop Just visit, register as a student or faculty, varify your account, install and enjoy with service. You'll get detailed information in below medium link

142 667

Main site: https://chokkan.github.io/deeplearning/ Github repo: https://github.com/chokkan/deeplearning

142 667

Introduction to Deep learning with flavor of Natural Language Processing(NLP) Course (Tokyo Institue of Technology) materials, demos and implementations are available. Enjoy with DL. Happy learning

142 667

computervisionnews-february2019.pdf3.13 MB

142 667

Computer Vision news magazine RSIP vision. February 2019. CV Application, Challenges, Projects

142 667

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆

142 667

rules_of_ml.pdf4.49 KB

142 667

https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215?fbclid=IwAR0MVWaTWiPO_dcYvfj3Y73H4S7hwcgEBtUlyshKYyuaGklwP7YHOaMImj0

142 667

You are deep learning enthusiast and Covolutions are unseperable part of your projects. In this tutorial given comprehensive guideline all about convolutions: -> Convolution v.s. Cross-correlation -> Convolution in Deep Learning (single channel version, multi-channel version) -> 3D Convolution -> 1 x 1 Convolution -> Convolution Arithmetic -> Transposed Convolution (Deconvolution, checkerboard artifacts) -> Dilated Convolution (Atrous Convolution) -> Separable Convolution (Spatially Separable Convolution, Depthwise Convolution) -> Flattened Convolution -> Grouped Convolution -> Shuffled Grouped Convolution -> Pointwise Grouped Convolution

142 667

https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle?fbclid=IwAR0Q9BtyvfFUApwIIHoWZm6sYx1V78--aUXSpbheMAMO9Yab6vQWEiNzTCU

142 667

Deep Learning Drizzle Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these selected and exciting lectures!! GitHub by Marimuthu Kalimuthu

142 667

Impractical Python Project.pdf24.87 MB

142 667

Github repository: https://github.com/rlvaugh/Impractical_Python_Projects

142 667

Impractical PythonProjects by Lee Vaughan 2018

142 667

https://mlwhiz.com/blog/2018/12/17/text_classification/?utm_source=telegram.me&utm_medium=social&utm_campaign=mdtrue-silenttruethe-best-of-gan-pape&utm_content=25847208

142 667

What Kagglers are mostly using for Text Classification?

142 667

https://paperswithcode.com/sota

142 667

This is a super cool resource: Papers With Code now includes 950+ ML tasks, 500+ evaluation tables (including SOTA results) and 8500+ papers with code. Probably the largest collection of NLP tasks I've seen including 140+ tasks and 100 datasets.

142 667

Prediction based algorithms in infographics. Type, name, description, advantages and disadvantages