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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 140 416 suscriptores, ocupando la posición 811 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 140 416 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -772, y en las últimas 24 horas de -64, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.97% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 11 442 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 771 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 13.
  • 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 septiembre, 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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140 416
Suscriptores
-6424 horas
-2617 días
-77230 días
Archivo de publicaciones
This is the last ICCV Daily magazine for this year. Friday, November 1, 2019

Enjoy reading and have a great day. Computer Vision newsletter for Thursday, October 31, 2019

Great day of technology and friendships awaits for us at ICCV 2019 and on the ICCV Daily magazine during the conference in Seoul. Here is the Wednesday Daily news from Computer Vision news

ICCV 2019 Daily magazine for Tuesday from Computer Vision news group:

Here is the paper's list you will enjoy by exploring new cutting-edge research topics: http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.
Here is the paper's list you will enjoy by exploring new cutting-edge research topics: http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019.py

Good day dear all AI lovers. From today one of the most popular conferences in the world ICCV19 is starting at Seoul
Good day dear all AI lovers. From today one of the most popular conferences in the world ICCV19 is starting at Seoul

Gaussian processes for modern machine learning systems
Gaussian processes for modern machine learning systems

GPyTorch Gaussian processes for modern machine learning systems.

Need help getting started with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV? Comprehensive guideline from Adrian Rosebrock (foudner of pyimagesearch) from beginner to advanced level with practical examples:

The current state of AI and Deep Learning: A reply to Yoshua Bengio. Interesting article to know current state and future perspectives of AI and Deep Learning from experts of the field

You are still thinking which Machine Learning framework to learn or use your projects. In 2019, the war for ML frameworks has two remaining main contenders: PyTorch and TensorFlow.

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