Machine Learning with Python

الذهاب إلى القناة على Telegram

Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

إظهار المزيد

الشبكة:Machine Learning with Python الهند5 035 التعليم2 428...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine Learning with Python

تُعد قناة Machine Learning with Python (@codeprogrammer) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 67 833 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 428 في فئة التعليم والمرتبة 5 035 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 67 833 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 82، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.40‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.74‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 983 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 177 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

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 التعليم.

67 833

المشتركون

+1324 ساعات

+187 أيام

+8230 أيام

2 983

عرض المشاهدات

~ 1 17724 ساعات

~ 1 70948 ساعات

4.40%

معدل المشاركة

~ 4

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

67 831

👱‍♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV Step 1: Face Detection

import cv2
def detect_face(image_path):
    # Load the face detection classifier
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

    # Read and convert the image to grayscale
    image = cv2.imread(image_path)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect faces in the image
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # Assuming there's only one face in the image, return its coordinates
    if len(faces) == 1:
        return faces[0]
    else:
        return None

Step 2: Swapping Faces

def main():
    # Paths to the input images
    image_path_1 = 'path_to_image1.jpg'
    image_path_2 = 'path_to_image2.jpg'

    # Detect the face in the second image
    face_coords_2 = detect_face(image_path_2)
    if face_coords_2 is None:
        print("No face found in the second image.")
        return

    # Load and resize the source face
    image_1 = cv2.imread(image_path_1)
    face_width, face_height = face_coords_2[2], face_coords_2[3]
    image_1_resized = cv2.resize(image_1, (face_width, face_height))

    # Extract the target face region from the second image
    image_2 = cv2.imread(image_path_2)
    roi = image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width]

    # Flip the target face horizontally
    reflected_roi = cv2.flip(roi, 1)

    # Blend the two faces together
    alpha = 0.7
    blended_image = cv2.addWeighted(image_1_resized, alpha, reflected_roi, 1 - alpha, 0)

    # Replace the target face region with the blended image
    image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width] = blended_image

    # Display the result
    cv2.imshow('Blended Image', image_2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if name == "main":
    main()

https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

👱‍♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

How to Train an Object Detection Model with Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/ https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

Daily python books https://t.me/DataScience4 Daily python books https://t.me/DataScience4

67 831

⚡ Top 100+ Machine Learning Projects for 2023 [with Source Code] In this article, you will find 100+ of the best machine learning projects and ideas that will be useful for both beginners and experienced professionals. 📌Projects: https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-projects/ https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

📚 9 must-have Python developer tools. 1. PyCharm IDE 2. Jupyter notebook 3. Keras 4. Pip Package 5. Python Anywhere 6. Scikit-Learn 7. Sphinx 8. Selenium 9. Sublime Text https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

👨‍🎓Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course This free course from Harvard University explores the concepts and algorithms behind modern artificial intelligence. 🎞 Video: https://www.youtube.com/watch?v=5NgNicANyqM 📌 Course resources: https://cs50.harvard.edu/ai/2020/ https://t.me/CodeProgrammer More reaction please 👌

67 831

🖥 Importing Data from SQL Server to Excel with Multiple Sheets using Python 📝 Source Code: https://github.com/danis111/Importing-Data-from-SQL-Server-to-Excel-with-Multiple-Sheets-using-Python/tree/main https://t.me/CodeProgrammer More reaction please 👌

67 831

🖐 Python Mouse Control Remotely With Your Hand. ▪ Source Code: https://gist.github.com/Develp10/3d605ce6ef017fdfc3e66e147ec9cc18 https://t.me/CodeProgrammer

67 831

https://t.me/DataScience4 Only 11 members

67 831

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0- Python 1- Data Science 2- Machine Learning 3- Data Visualization 4- Artificial Intelligence 5- Data Analysis 6- Statistics 7- Deep Learning 8- programming Languages ✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0 ✅ https://t.me/DataScienceM

67 831

35 Best+FREE Coursera Courses for Data Science and Machine Learning! https://www.mltut.com/best-coursera-courses-for-data-science/

67 831

https://t.me/DataScienceM

67 831

Ты хочешь рекламировать известные бренды и зарабатывать на этом? Скачивай приложение Perfluence на свой телефон по ссылке для регистрации нужно указать ключ. Выбирай офферы для размещения в своих соцсетях, делай публикации и зарабатывай с Perfluence 🤩 Все крутые бренды в одном месте, быстрая регистрация и выгодная монетизация ждут вас в приложении Perfluence 😉 |@perfluence_net #perfluence

67 831

🖥 8 delightful Python scripts that will brighten your day 8 cool python scripts to brighten up your day . These little gems will add some fun to your programming projects. 1. Speed test 2. Convert photo to cartoon format 3. Site status output 4. Image enhancement 5. Creating a web bot 6. Conversion: Hex to RGB 7. Convert PDF to images 8. Get song lyrics https://t.me/CodeProgrammer

67 831

❇️ Join my team, I'll tell you how to get the algorithm right now! ▶️ Subscribe ✅ soon while my private channel is available! Last call!👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇 👉 https://t.me/+k1BCWHHCK1MxNjAx 👉 https://t.me/+k1BCWHHCK1MxNjAx

67 831

with AFT, Get Forex Trading free signals we will guide you to earn and make money in crypto and forex! https://t.me/tradingaft

67 831

Repost from Machine Learning

Do you want to do advertising promotion in a way that ensures that you pay for the number of real people who join your channel? You will only pay an amount depending on the number of people who have joined https://adsly.me/register?advertiser&ref=1108 Through this platform, you can launch advertising campaigns, and this platform guarantees your right that your ads not be in vain Adsly Platform: https://adsly.me/register?advertiser&ref=1108

67 831

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad

67 831

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad