en
Feedback
Tensorflow(@CVision)

Tensorflow(@CVision)

Open in Telegram

اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2keras

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Tensorflow(@CVision)

Channel Tensorflow(@CVision) (@cvision) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 939 subscribers, ranking 8 685 in the Technologies & Applications category and 21 838 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 939 subscribers.

According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -98 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 21.61%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.37% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 228 views. Within the first day, a publication typically gains 1 250 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 32.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as مدل, مصنوعی, llm, استدلال, مغز.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2kera...

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

14 939
Subscribers
-224 hours
-307 days
-9830 days
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+7
in 0 channels
May '26
+22
in 0 channels
Get PRO
April '26
+22
in 0 channels
Get PRO
March '26
+8
in 0 channels
Get PRO
February '26
+29
in 0 channels
Get PRO
January '26
+13
in 0 channels
Get PRO
December '25
+62
in 1 channels
Get PRO
November '25
+281
in 22 channels
Get PRO
October '25
+201
in 14 channels
Get PRO
September '25
+265
in 21 channels
Get PRO
August '25
+284
in 16 channels
Get PRO
July '25
+165
in 3 channels
Get PRO
June '25
+64
in 5 channels
Get PRO
May '25
+236
in 9 channels
Get PRO
April '25
+123
in 3 channels
Get PRO
March '25
+164
in 10 channels
Get PRO
February '25
+153
in 7 channels
Get PRO
January '25
+136
in 5 channels
Get PRO
December '24
+100
in 1 channels
Get PRO
November '24
+247
in 4 channels
Get PRO
October '24
+353
in 10 channels
Get PRO
September '24
+239
in 6 channels
Get PRO
August '24
+250
in 6 channels
Get PRO
July '24
+230
in 7 channels
Get PRO
June '24
+182
in 2 channels
Get PRO
May '24
+1 045
in 16 channels
Get PRO
April '24
+533
in 17 channels
Get PRO
March '24
+364
in 3 channels
Get PRO
February '24
+453
in 5 channels
Get PRO
January '24
+753
in 12 channels
Get PRO
December '23
+837
in 15 channels
Get PRO
November '23
+416
in 17 channels
Get PRO
October '23
+223
in 9 channels
Get PRO
September '23
+296
in 0 channels
Get PRO
August '23
+226
in 0 channels
Get PRO
July '23
+144
in 0 channels
Get PRO
June '23
+229
in 0 channels
Get PRO
May '23
+135
in 0 channels
Get PRO
April '23
+166
in 0 channels
Get PRO
March '23
+189
in 0 channels
Get PRO
February '23
+132
in 0 channels
Get PRO
January '23
+149
in 0 channels
Get PRO
December '22
+101
in 0 channels
Get PRO
November '22
+124
in 0 channels
Get PRO
October '22
+132
in 0 channels
Get PRO
September '22
+185
in 0 channels
Get PRO
August '22
+231
in 0 channels
Get PRO
July '22
+180
in 0 channels
Get PRO
June '22
+106
in 0 channels
Get PRO
May '22
+347
in 0 channels
Get PRO
April '22
+291
in 0 channels
Get PRO
March '22
+74
in 0 channels
Get PRO
February '22
+90
in 0 channels
Get PRO
January '22
+165
in 0 channels
Get PRO
December '21
+87
in 0 channels
Get PRO
November '21
+208
in 0 channels
Get PRO
October '21
+140
in 0 channels
Get PRO
September '21
+267
in 0 channels
Get PRO
August '21
+103
in 0 channels
Get PRO
July '21
+167
in 0 channels
Get PRO
June '21
+175
in 0 channels
Get PRO
May '21
+213
in 0 channels
Get PRO
April '21
+147
in 0 channels
Get PRO
March '21
+87
in 0 channels
Get PRO
February '21
+270
in 0 channels
Get PRO
January '21
+86
in 0 channels
Get PRO
December '20
+6 203
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
11 June0
10 June0
09 June0
08 June+1
07 June0
06 June0
05 June+4
04 June0
03 June0
02 June+1
01 June+1
Channel Posts
گوگل نسخه‌های جدید Gemma 4 را با تکنیک Quantization-Aware Training (QAT) منتشر کرده؛ رویکردی که به‌جای کوانتایز کردن مدل بعد از آموزش (PTQ)، از همان فرآیند آموزش، محدودیت‌های دقت پایین را شبیه‌سازی می‌کند. نتیجه این کار، مدل‌هایی است که با حافظه بسیار کمتر اجرا می‌شوند اما بخش بزرگی از کیفیت نسخه اصلی را حفظ می‌کنند. به گفته گوگل، نسخه موبایلی Gemma 4 E2B حتی می‌تواند با کمتر از ۱ گیگابایت حافظه اجرا شود و برای لپ‌تاپ‌ها، موبایل‌ها و Edge Deviceها گزینه بسیار جذاب‌تری باشد. از طرف دیگر، Unsloth نیز پشتیبانی کامل از این مدل‌ها را اضافه کرده و نشان داده که اگر تبدیل QAT به فرمت‌های اجرایی مانند GGUF به‌درستی انجام شود، می‌توان افت دقت را به حداقل رساند و در عین حال از مزایای اجرای 4-bit بهره برد. این یعنی اجرای مدل‌های بزرگ‌تر روی GPUهای مصرفی و حتی سخت‌افزارهای محدود، بدون قربانی کردن محسوس کیفیت پاسخ‌ها. برای توسعه‌دهندگانی که به اجرای محلی (Local LLM)، Agentها یا اپلیکیشن‌های Edge علاقه دارند، Gemma 4 QAT یکی از مهم‌ترین انتشارهای اخیر محسوب می‌شود. 📚 برای مطالعه بیشتر: 🔹 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/quantization-aware-training-gemma-4/ 🔹 https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4/qat 🌀 @cvision 🌀

2
🚀 مدل Gemma 4 QAT؛ وقتی کوانتایز شدن دیگر به معنی افت کیفیت نیست ! 🚀
🚀 مدل Gemma 4 QAT؛ وقتی کوانتایز شدن دیگر به معنی افت کیفیت نیست ! 🚀
1 632
3
🔥 SAM 3D Body — Promptable Full-Body Mesh Recovery یک مقاله از Meta AI که از یک single RGB image می‌تواند یک full 3D human b
🔥 SAM 3D Body — Promptable Full-Body Mesh Recovery یک مقاله از Meta AI که از یک single RGB image می‌تواند یک full 3D human body mesh را reconstruct کند. ویژگی مهم این مدل این است که promptable است؛ یعنی علاوه بر حالت automatic، می‌توانید reconstruction را با mask و 2D keypoints هدایت کنید. ✅ Full-body 3D mesh recovery از یک تصویر ✅ Support برای guidance با mask و keypoints ✅ Robust روی تصاویر واقعی ✅ کاربرد در animation، game development، AR/VR و motion capture این مدل در ادامه مسیر SAM نشان می‌دهد که vision foundation models در حال ورود جدی به 3D reconstruction هستند. 🚀 📄 Paper: https://arxiv.org/pdf/2602.15989 💻 Code: https://github.com/facebookresearch/sam-3d-body
2 053
4
📢🎉کد تخفیف ویژه اعضای محترم کانال به مناسبت عید غدیر کد تخفیف 800 هزارتومانی شبکه های عصبی گرافی gnn_ghadir_1405 کد تخفیف 6
📢🎉کد تخفیف ویژه اعضای محترم کانال به مناسبت عید غدیر کد تخفیف 800 هزارتومانی شبکه های عصبی گرافی gnn_ghadir_1405 کد تخفیف 60 درصدی آموزش هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) COUPON-A7EDE کد 70 درصد تخفیف آموزش مدل‌های زبانی-تصویری (VLM): از درک تصویر و ویدیو تا فاین‌تیون پیشرفته COUPON-DDAEC کد تخفیف 70 درصدی آموزش جامع یادگیری عمیق(Deep Learning) با Tensorflow و keras COUPON-5B37A اعتبار تا: 22 خرداد ماه 1405
3 316