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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

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📈 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 138 848 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 138 848 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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138 848
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You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception
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Now removing, duplicating or enhancing objects in video is more realistic with the assist of AI "We need to talk about the car in the room." This paper: what car? 🙈

Swin transformer for : ✔️ Object detection ✔️ Image Classification ✔️ Semantic Segmentation ✔️ Video Recognition
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⚠ Message was hidden by channel owner
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Practical image restoration Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 👉@computer_scie
Practical image restoration Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 👉@computer_science_and_programming

A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https:
A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https://arxiv.org/pdf/2107.08430v1.pdf Github: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 👉@computer_science_and_programming

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (
YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (Workshop on Autonomous Driving at CVPR 2021)

From Google and Waymo researchers: The self-/unsupervised revolution is near! Unsupervised optical flow model SMURF improves SOTA by 40% and beats many supervised methods such as PWC-Net and FlowNet2 👉 @computer_science_and_programming

It's CVPR 2021 time!
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PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer ✅ Classification ✅ Detection ✅ Segmentation
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