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 140 416 مشترک است و جایگاه 811 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 88 را در منطقه ايطاليا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 140 416 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 01 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -772 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -64 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.15% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.97% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 11 442 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 771 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 13 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 02 سپتامبر, 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.

Buy Ad
140 416
مشترکین
-6424 ساعت
-2617 روز
-77230 روز
آرشیو پست ها
Let your machine play Super Mario Bros! and remind our youth. Here is python implementation of Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm for Super Mario Bros.

PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# an
PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# and Java. Download, try and make a clean code, which less bugs

How to drive #Weights and #Biases matrices in #Neural_Networks for #Machine_Learning. Code available at: https://github.com/yasser64b/Machine-Learning-

Easily install with pip and try in your code https://github.com/alexmojaki/heartrate

Heartrate - real-time visualization of code execution. Observe your Python code with this tool. Python 3.5+

Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures T
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures The topics range from optimization and Bayesian inference to deep learning, reinforcement learning, and Gaussian processes. The lectures are of tutorial style, starts from basics, but then quickly picking up the pace so that after 2-4 hours of teaching, they arrive at the state of the art in the subject area.

Everything you need to know about TensorFlow 2.0

More information available at MIT website: http://news.mit.edu/2019/ai-programming-gen-0626 Source code available at: https://probcomp.github.io/Gen/

MIT Release New AI Programming Language Called ‘GEN’. New AI programming language goes beyond deep learning. General-purpose language works for computer vision, robotics, statistics, and more.

NeurIPS | 2019 Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems - Accepted Competitions

A Deep Dive into NLP with PyTorch. how to implement more advanced architectures and apply it to real world datasets.

Platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization

The platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization THE PROJECT IS AVAILABLE ONLINE: HTTPS://WWW.INFORNOPOLITAN.XYZ/BACKRONYM FOR MORE INFORMATION (medium): HTTPS://MEDIUM.COM/@ASADULAEVARIP/HOW-TO-GENERATE-IDEAS-IN-MACHINE-LEARNING-BDB9A7267392

Amazing!! Deep Learning-based NLP techniques are going to revolutionize the way we write software. Here's Deep TabNine, a GPT-2 model trained on around 2 million files from GitHub. It becomes you lazy, as well as, helps you write code faster