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 Programming Italia87 Tecnologías y Aplicaciones815...

📈 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 142 775 suscriptores, ocupando la posición 815 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 87 en la región Italia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 142 775 suscriptores.

Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -1 316, y en las últimas 24 horas de -26, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.79% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 8 753 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 559 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
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 14 junio, 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.

142 775

Suscriptores

-2624 horas

-1847 días

-1 31630 días

8 753

Visitas de la publicación

~ 2 55924 horas

~ 3 64348 horas

6.13%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

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Archivo de publicaciones

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SQL at 50: What’s next for the structured query language? 🔗 https://www.infoworld.com/article/3715453/sql-at-50-whats-next-for-the-structured-query-language.html

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New Regular expression (Regex) functions in Excel 🔗 https://insider.microsoft365.com/en-us/blog/new-regular-expression-regex-functions-in-excel

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Uber Migrates 1 Trillion Records from DynamoDB to LedgerStore to Save $6 Million Annually 🔗 https://www.infoq.com/news/2024/05/uber-dynamodb-ledgerstore/

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What's New in Kotlin 2.0.0 🔗 https://kotlinlang.org/docs/whatsnew20.html

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Amber - the programming language compiled to Bash https://amber-lang.com/ https://amber-lang.com/

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Harvard CS50 – Free Computer Science Course (2023 Edition) Here are the lectures included in this course: Lecture 0 - Scratch Lecture 1 - C Lecture 2 - Arrays Lecture 3 - Algorithms Lecture 4 - Memory Lecture 5 - Data Structures Lecture 6 - Python Lecture 7 - SQL Lecture 8 - HTML, CSS, JavaScript Lecture 9 - Flask Lecture 10 - Emoji Cybersecurity https://www.freecodecamp.org/news/harvard-university-cs50-computer-science-course-2023/

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🖥 Searchable table in Python using Flet This tutorial will show you how to create an interactive table using Flet. Moreover, with search and filtering functions, which is very cool 🔥 🔜 Step by step tutorial

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Direct-a-Video: driving Video Generation Direct-a-Video is a text-to-video generation framework that allows users to individually or jointly control the camera movement and/or object motion. Authors: City University of HK, Kuaishou Tech & Tianjin. 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅ Decoupling camera/object motion in gen-AI ✅ Allowing users to independently/jointly control ✅ Novel temporal cross-attention for cam motion ✅ Training-free spatial cross-attention for objects ✅ Driving object generation via bounding boxes Paper: https://arxiv.org/pdf/2402.03162.pdf Project: https://direct-a-video.github.io/

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A library for building fast, reliable and evolvable network services 💻 https://github.com/cloudflare/pingora/tree/main

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