es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 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 138 788 suscriptores, ocupando la posición 818 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 89 en la región Italia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 138 788 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -962, y en las últimas 24 horas de -16, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.14%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.66% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 7 136 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 310 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 12.
  • 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 04 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.

Buy Ad
138 788
Suscriptores
-1624 horas
-3647 días
-96230 días
Archivo de publicaciones
Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers using Tensorflow and Pytorch Most of the models in NLP were implemented with less than 100 lines of code.(except comments or blank lines)

Next decade of technologies and fields by interpretation of Business insider: 1 #AI 2 #IoT⌚️ 3 #blockchain ⛓ 4 3D print 🖨 5 mobile📱 6 autonomous cars 🚗 7 mobile internet 💻 8 robotics🤖 9 VR/AR 👓 10 wireless power🔌 11 quantum computing 🖥 12 5G 📡 13 voice assistant🎙 14 cybersecurity🔒 #MWC19 Video is credited from Tech Insider 👇

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

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

computervisionnews-february2019.pdf3.13 MB

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

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

rules_of_ml.pdf4.49 KB

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

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

Impractical Python Project.pdf24.87 MB

Impractical PythonProjects by Lee Vaughan 2018