fa
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

رفتن به کانال در Telegram

Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers * Related Courses and Ebooks With advertising offers contact:

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Computer Science and Programming

کانال Computer Science and Programming (@machinelearning_programming) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 846 مشترک است و جایگاه 8 736 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 29 532 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 846 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -152 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.63% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 0 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند learning, github, engineer, quantization, detection تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers * Related Courses and Ebooks With advertising offers contact:

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 ژوئن, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

14 846
مشترکین
-724 ساعت
-277 روز
-15230 روز
آرشیو پست ها
Course Catalog Download All Udemy Paid Courses And Tutorials FREE - Course Catalog Why Course Catalog? - Course Catalog - Upl
+1
Course Catalog Download All Udemy Paid Courses And Tutorials FREE - Course Catalog Why Course Catalog? - Course Catalog - Upload New Tutorials And Courses On CourseCatalog.us Every Day. So If You Want To Download More Free Courses And Free Tutorials Then Visit them, Again And Again, to get paid courses for free. Free Tutorials: - The Course Catalog is the largest and most famous website in the world, providing free tutorials on all areas of computer science. Coursecatalog - From Coursecatalog You can find solutions for your IT problems. You can easily find thousands of video tutorials provided by experts here. The coursecatalog contains many free tutorials. t.me/deeplearning_ai 👇👇👇

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python https://t.me/MachineLearning_Programming

Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos
Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code 👉https://t.me/MachineLearning_Programming

Find and remove duplicate images in your dataset Improve your deep learning image datasets by automatically detecting duplicate and near-duplicate images and removing them https://towardsdatascience.com/find-and-remove-duplicate-images-in-your-dataset-3e3ec818b978 https://t.me/MachineLearning_Programming

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.u
ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with appl
MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with applications to computer vision, natural language processing, biology, and more! Students will gain foundational knowledge of deep learning algorithms and get practical experience in building neural networks in TensorFlow. Course concludes with a project proposal competition with feedback from staff and panel of industry sponsors. Prerequisites assume calculus (i.e. taking derivatives) and linear algebra (i.e. matrix multiplication), we'll try to explain everything else along the way! Experience in Python is helpful but not necessary. Listeners are welcome!

sticker.webp0.15 KB

Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net Join: https://t.me/DeepLearning_ai