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 Italia88 Tecnologías y Aplicaciones804...

📈 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 140 441 suscriptores, ocupando la posición 804 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 140 441 suscriptores.

Según los últimos datos del 31 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -734, y en las últimas 24 horas de -18, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.96%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.94% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 11 177 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 728 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 01 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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140 441

Suscriptores

-1824 horas

-2617 días

-73430 días

11 177

Visitas de la publicación

~ 2 72824 horas

~ 3 75748 horas

7.96%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

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Archivo de publicaciones

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NeurIPS 2020 highlights at: https://crossminds.ai/category/neurips%202020/ Also follow recent conferences and discover your inspirations and see what's happening

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NeurIPS 2020 is the largest machine learning conference and is just around the corner! Check out this exclusive collection of 100+ pre-recorded talks on the latest machine learning research from world-renowned tech companies and universities. Videos are shared by the authors with free public access

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Project page: https://video-nerf.github.io/ Paper: https://arxiv.org/pdf/2011.12950.pdf Code: coming soon

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3D photo is great, but have you ever seen 3D *free-viewpoint video*? Space-time neural rendering from a single, casually captured video! https://youtu.be/2tN8ghNu2sI

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https://laconicml.com/coursera-artificial-intelligence-courses/?fbclid=IwAR2UlS5rr5ya9f3YtxQFdyQnA69ll-m3xTN5kdQVaiUpRp5nkaIyOuq5e8g Yann LeCun’s Deep Learning Course at CDS also free now: https://cds.nyu.edu/deep-learning/

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Top 40 COMPLETELY FREE Coursera Artificial Intelligence and Computer Science Courses

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https://medium.com/the-innovation/130-machine-learning-projects-solved-and-explained-605d188fb392

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Top deep learning Github repositories https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning

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List of top 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.

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Rotated Binary Neural Network Github (Pytorch implementation): https://github.com/lmbxmu/RBNN Paper: https://arxiv.org/abs/2009.13055

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Binary Neural Network (BNN) is best feet for reducing the complexity of deep neural networks. But, it suffers severe performance degradation. Rotation based training leads to around 50% weight flips which maximize the information gain and showed state-of-the-arts in benchmark datasets Rotated Binary Neural Network (RBNN)

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https://github.com/brinesoftwares/Flutter-AI-Rubik-cube-Solver?fbclid=IwAR0agon7_lmFDOoBeT3ru9skWvTer3syzLFz_vHDZy9isC3FzWTJJ3JufsE

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AI based Rubik's Cube Solver using Flutter and Python

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https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2

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NumPy provides an easily readable, expressive, high-level API for array programming. It takes care of the underlying mechanics that make operations fast.

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https://dafriedman97.github.io/mlbook/content/table_of_contents.html And The list of Most Updated and Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Mathematics, Python Programming Resources. (Last Update: Sept 9, 2020): https://www.marktechpost.com/free-resources/?fbclid=IwAR0hc2qkxPMXhQGzsg07ffgFecRr01tSCRqlhb_XMR6PjPt1KNdy68cLy9w

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Here is a new, and free book on Machine Learning from scratch. It includes the math and code examples. Solid reference.

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Organize the daily influx of ML content in meaningful ways without feeling overwhelmed, By Goku Mohandas et al. : https://madewithml.com/collections/

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Brian Huge, Antoine Savine : https://arxiv.org/abs/2005.02347 TF1 implementation notebook on Colab: https://colab.research.google.com/github/differential-machine-learning/notebooks/blob/master/DifferentialML.ipynb