Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 504 suscriptores, ocupando la posición 8 029 en la categoría Educación y el puesto 13 743 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 504 suscriptores.

Según los últimos datos del 07 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -104, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.04%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.04% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 480 visualizaciones. En el primer día suele acumular 500 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 504

Suscriptores

-924 horas

-47 días

-10430 días

1 480

Visitas de la publicación

~ 50024 horas

~ 61748 horas

6.04%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

24 505

#تخفيف تا اخر شب!!!!!!!

24 505

🚀 TorchSparse: Efficient Point Cloud Inference Engine Github: https://github.com/mit-han-lab/torchsparse Paper: https://arxiv.org/abs/2204.10319v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/nuscenes Demo: https://paperswithcode.com/dataset/pipal-perceptual-iqa-dataset @Machine_leaen

24 505

با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد 1: introduction to machine learning 2: Regression (linear and non-linear) 3: Tensorflow introduction 4: Tensorflow computaion graph 5: Tensorflow optimizer and loss function 6: Tensorflow linear and non linear regression 7: logistic regression 8: Tensorflow regression ___________ 9: introduction to traditional machine learning *10: knn and desicion tree *11: desicion tree and Naive bayes *12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation *13: k-means *14: Guassion Mixture Model(GMM) *15: implementation K-means and GMM _____ 16: introduction to Artificial Neural Network 17: Multi-level Neural Network 18: Introduction to Convolution Neural Network 19: Tensorflow Multi-level Neural Network 20:Tensorflow CNN 21:CNN image clasaification 22: Cnn text clasaification 23: Recurrent Neural Network(RNN) جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 505

👁 Real-time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers git clone --recursive git@github.com:zhaoyue-zephyrus/TeSTra.git ⚙️ Github 🗒 Paper 🦾 Dataset @Machine_learn

24 505

Stream_Processing_with_Apache_Flink_Fundamentals,_Implementation.epub6.90 MB

24 505

با عرض سلام نيازمند دو نفر اسپانسر براي مقالمون هستيم مقاله ريوايز خورده و فقط نياز به اسپانسر داريم @Raminmousa

24 505

Advanced Data Analytics Using Python.pdf2.20 MB

24 505

🔄 VToonify: Controllable High-Resolution Portrait Video Style Transfer


git clone https://github.com/williamyang1991/VToonify.git
cd VToonify

⚙️ Github 💡 Colab 💻 Project 🗒 Paper 🦾 Dataset 🎞 Video @Machine_learn

24 505

با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم . 1: introduction to machine learning 2: Regression (linear and non-linear) 3: Tensorflow introduction 4: Tensorflow computaion graph 5: Tensorflow optimizer and loss function 6: Tensorflow linear and non linear regression 7: logistic regression 8: Tensorflow regression ___________ 9: introduction to traditional machine learning *10: knn and desicion tree *11: desicion tree and Naive bayes *12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation *13: k-means *14: Guassion Mixture Model(GMM) *15: implementation K-means and GMM _____ 16: introduction to Artificial Neural Network 17: Multi-level Neural Network 18: Introduction to Convolution Neural Network 19: Tensorflow Multi-level Neural Network 20:Tensorflow CNN 21:CNN image clasaification 22: Cnn text clasaification 23: Recurrent Neural Network(RNN) جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 505

🔲 TensorStore Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data ⚙️ Github 🗒 Tutorial 📌 Google AI 🦾 Docs @Machine_learn

24 505

سلام با توجه به مساله فیلترینگ دوستانی که نیاز به مشاوره و یا سوالی داشتند می تونن به شماره بنده پیام بدن یا تماس بگیرن 00989333900804

24 505

Repost from Machine learning books and papers

با عرض سلام دو پکیچ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای دوستانی که می خواهند تا فرداشب با تخفیف ۵۰٪ مجدد قرار دادیم این تخفیف اخرین سری از تخفیف های این دو پکیچ می باشد 1: introduction to machine learning 2: Regression (linear and non-linear) 3: Tensorflow introduction 4: Tensorflow computaion graph 5: Tensorflow optimizer and loss function 6: Tensorflow linear and non linear regression 7: logistic regression 8: Tensorflow regression ___________ 9: introduction to traditional machine learning *10: knn and desicion tree *11: desicion tree and Naive bayes *12: desicion tree, knn, Naive bayes implementation *13: k-means *14: Guassion Mixture Model(GMM) *15: implementation K-means and GMM _________ 16: introduction to Artificial Neural Network 17: Multi-level Neural Network 18: Introduction to Convolution Neural Network 19: Tensorflow Multi-level Neural Network 20:Tensorflow CNN 21:CNN image clasaification 22: Cnn text clasaification 23: Recurrent Neural Network(RNN) جهت تهیه می تونین به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa

24 505

Data_Visualization_with_Python_and_JavaScript,_2nd_Edition_Kyran.epub6.67 MB

24 505

Bharath_Ramsundar,_Peter_Eastman,_Patrick_Walters,_Vijay_Pande_Deep.pdf24.20 MB