fa
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Computer Science and Programming

کانال Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 142 667 مشترک است و جایگاه 813 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 86 را در منطقه ايطاليا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 142 667 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 289 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -46 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.44% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.85% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 9 197 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 646 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sellerflash, github, developer, pricing, waybienad تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
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...

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 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.

142 667
مشترکین
-4624 ساعت
-2077 روز
-1 28930 روز
آرشیو پست ها
Machine Learning Cheatsheet. Brief visual explanations of machine learning concepts with diagrams, code examples and links to resources for learning more.

Papers with codes, which published in top conferences and sorted by stars. Read the paper and play with code. This repository is continuous progress and weekly update

NLP_2018_Highlights.pdf2.96 MB

NLP 2018 Highlights By Elvis Saravia. Summary of all the biggest NLP stories, state-of-the-art results and new interesting research directions of the year coming from both academia and the industry

A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning

Wonderfully interactive, gentle, and well done introduction to probability and statistics. Walk through this with your favorite kid and give them a head-start in life on ML https://seeing-theory.brown.edu/basic-probability/index.html

Some important discussion and effective learning method from specialists. I'll highly recommend to read this greate article

The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

MIT Deep Learning courses list from scholars and video tutorials, lectures series

Cheatsheets for each machine learning field and ultimate complition of concepts from Stanford CS. Updated (2018) and in pdf version

TensorSpace is a neural network 3D visualization framework Built on TensorFlow.js, Three.js and Tween.js. Better understandin
TensorSpace is a neural network 3D visualization framework Built on TensorFlow.js, Three.js and Tween.js. Better understanding and imagination of deep learning with visualization