es
Feedback
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 142 711 suscriptores, ocupando la posición 816 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 142 711 suscriptores.

Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -1 289, y en las últimas 24 horas de -46, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.44%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.85% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 9 197 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 646 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 16 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.

142 711
Suscriptores
-4624 horas
-2077 días
-1 28930 días
Archivo de publicaciones
The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun
The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun

All list of accepted REINFORECEMENT LEARNING papers to NeurIPS 2019

How Stuff Works: A Comprehensive Topic Modelling Guide with NMF, LSA, PLSA, LDA & lda2vec (Part-1). Medium article from Sourav Bose

This link is not valid curently. Alternatively, we can use this link: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py

A practical approach to learning machine learning GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI - 📚 Notebooks on topics from basic Python to advanced deep learning techniques #PyTorch - 🖥 Run everything using #Colab : https://colab.research.google.com/…/GokuMohand…/practicalAI/

Paper link: https://arxiv.org/pdf/1905.05172.pdf Official Page: https://shunsukesaito.github.io/PIFu/ Code status: coming soon

From ICCV 19: PIFu, an end-to-end deep learning method that can reconstruct a 3D model of a person wearing clothes from a single image.

Let's have a little fun. World of Machine Learning, Deep Learning, Python with frameworks

Let your machine play Super Mario Bros! and remind our youth. Here is python implementation of Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm for Super Mario Bros.

PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# an
PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# and Java. Download, try and make a clean code, which less bugs

How to drive #Weights and #Biases matrices in #Neural_Networks for #Machine_Learning. Code available at: https://github.com/yasser64b/Machine-Learning-

Easily install with pip and try in your code https://github.com/alexmojaki/heartrate

Heartrate - real-time visualization of code execution. Observe your Python code with this tool. Python 3.5+

Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures T
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures The topics range from optimization and Bayesian inference to deep learning, reinforcement learning, and Gaussian processes. The lectures are of tutorial style, starts from basics, but then quickly picking up the pace so that after 2-4 hours of teaching, they arrive at the state of the art in the subject area.