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Computer Science and Programming

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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

Red: Computer Science and ProgrammingItalia88Tecnologías y Aplicaciones817...

📈 Análisis del canal de Telegram Computer Science and Programming

El canal Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 138 823 suscriptores, ocupando la posición 817 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 88 en la región Italia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 138 823 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -923, y en las últimas 24 horas de -43, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.49%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.72% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 7 618 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 394 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 14.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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...”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 noviembre, 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 Tecnologías y Aplicaciones.

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138 823

Suscriptores

-4324 horas

-4127 días

-92330 días

7 618

Visitas de la publicación

~ 2 39424 horas

~ 3 43548 horas

5.49%

Tasa de compromiso

Sin datos

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Archivo de publicaciones

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Classification library https://github.com/Tessellate-Imaging/monk_v1 Notebooks - https://github.com/Tessellate-Imaging/monk_v1/tree/master/study_roadmaps/4_image_classification_zoo Detection and Segmentation Library https://github.com/Tessellate-Imaging/ Monk_Object_Detection Notebooks: https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/tree/master/application_model_zoo

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80+ Jupyter Notebook tutorials on image classification, object detection and image segmentation in various domains 📌 Agriculture and Food 📌 Medical and Healthcare 📌 Satellite 📌 Security and Surveillance 📌 ADAS and Self Driving Cars 📌 Retail and E-Commerce 📌 Wildlife

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Blog: https://towardsdatascience.com/pp-yolo-surpasses-yolov4-object-detection-advances-1efc2692aa62 Github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

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Baidu publishes PP-YOLO and pushes the state of the art in object detection research.

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Tackled the problem of defining a perturbation set for real-world perturbations which cannot be easily described with a set of equations. Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08450 Blog post: https://locuslab.github.io/2020-07-20-perturbation/ Code: https://github.com/locuslab/perturbation_learning

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Learning perturbation sets for robust machine learning

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https://laconicml.com/

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One more great source of Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision, AI and more... Enjoy with hot topics and projects

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https://github.com/rasbt/deeplearning-models

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Up-to-date and detailed explanation of Deep Learning Models from Sebastian Raschka A collection of various deep learning architectures, models, and tips for TensorFlow and PyTorch in Jupyter Notebooks. (80 Jupyter Notebook notes in total)

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https://arxiv.org/pdf/2003.11755.pdf

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Recently published Comprehensive survey about role of Deep Learning for Scientific discovery (March, 2020). Well structured information given from the authors by providing supplementary materials (Github code links). It worth to spend time to read.

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https://aihub.org/

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One more great website specialized to AI with News, Articles, Opinions, Tutorials, Resources and much more supported by Geeks of AI

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https://laconicml.com/free-artificial-intelligence-courses/?fbclid=IwAR2oQoGYdTqiQ6sOJC7LvJxpaeSVVBLwk6Fs7S-_p2iMDq-BqbrpqBUqUrc

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List some of the free Artificial Intelligence courses that come from Harvard University, MIT University, and Stanford University that anyone can attend, no matter where you live

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But, You can follow what happens there almost in real time: fill below link and receive every day during CVPR the official magazine CVPR Daily (16-17-18 June) - with all the highlights from CVPR, the Computer Vision and Pattern Recognition conference. https://www.rsipvision.com/feel-at-cvpr-as-if-you-were-at-cvpr/ Open Access version of papers are available at: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py

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It's CVPR time! We will not meet in person next week at CVPR 2020 Seattle: The conference has gone virtual...

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