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

شبکه:Computer Science and Programming ايطاليا87 فناوری و برنامه‌ها816...

📈 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 142 711 مشترک است و جایگاه 816 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 87 را در منطقه ايطاليا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 142 711 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.

142 711

مشترکین

-4624 ساعت

-2077 روز

-1 28930 روز

9 197

نمایش های پست

~ 2 64624 ساعت

~ 3 57748 ساعت

6.44%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

142 676

https://github.com/rwightman/pytorch-image-models?fbclid=IwAR0QNx9Hui3Tucr04-yR5RlSXF9ApTNcXbMAilZrDnhFDiTy5QduNQQjgqA

142 676

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

142 676

Detailed explanation at paper: 👇 https://arxiv.org/pdf/1905.10498.pdf and it's implementation and some results by using pytorch: 👇 https://github.com/facebookresearch/qmnist

142 676

MNIST reborn, restored and expanded. Now with an extra 50,000 training samples. If you used the original MNIST test set more than a few times, chances are your models overfit the test set. Time to test them on those extra samples. Now you will use #QMNIST instead of #MNIST

142 676

https://www.newworldai.com/

142 676

website, which will provide you all up-to-date and necessary information on Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning and some brain activities. You will also find TED Talks, Lectures and academic writings on these issues.

142 676

Speech2Face: Learning the Face behind a Voice #CVPR2019

142 676

ArXiv: 👇 https://arxiv.org/abs/1905.09773 Project: 👇 https://speech2face.github.io

142 676

Paper👇: https://arxiv.org/pdf/1905.08233.pdf Youtube video👇: https://www.youtube.com/watch?v=p1b5aiTrGzY&feature=youtu.be&fbclid=IwAR2Z1DgoIh_SdTuweiylm4L1aZpdSo8LV9v32XdivMcc3Q02mr7Qz1yUfwg

142 676

Samsung AI's latest work on #GAN to animate realistic head model sequences is setting the internet on fire

142 676

https://medium.com/deep-systems/supervisely-end-to-end-web-platform-for-deep-learning-and-computer-vision-eb8d239826d6?fbclid=IwAR1IAMJHDjLMIJOkj2GwoRzTsOkZmFm4LF62MedHXkrXmigzwr_m95ITIrU

142 676

Supervisely: end-to-end web-platform for Deep Learning and Computer Vision

142 676

https://www.adhiraiyan.org/deeplearning/02.00-Linear-Algebra?fbclid=IwAR1roZFCx4aHYDQfsbS47-su7VCajlQ_M9Z7ZHEatSx6xJI3CRUUoScwp2w

142 676

Linear Algebra topics you need to understand Deep Learning with practical examples in Tensorflow 2.0.

142 676

Machine learning is the main trend in IT and technologies .The most actual information about big data , machine learning , neural networks on channel : @ai_machinelearning_big_data

142 676

Detailed description and transcription of talk: http://blog.ezyang.com/

142 676

Pytorch internals from Edward Z.Yang. PyTorch NYC meetup on May 2019. Concepts: * Tensors, * Storage, * Strides, * Layouts, * Device, * Dtype, * Autograd ...

142 676

Just another advance of #GAN generations. From Face to pix2pix

142 676

computer age statistical inference.pdf8.11 MB

142 676

Computer Age Statistical Inference - Algorithms, Evidence, & Data Science Table of Content: Part I Classic Statistical Inference 1 Algorithms and Inference 2 Frequentist Inference 3 Bayesian Inference 4 Fisherian Inference and Maximum Likelihood Estimation 5 Parametric Models and Exponential Families Part II Early Computer-Age Methods 6 Empirical Bayes 7 James–Stein Estimation and Ridge Regression 8 Generalized Linear Models and Regression Trees 9 Survival Analysis and the EM Algorithm 10 The Jackknife and the Bootstrap 11 Bootstrap Confidence Intervals 12 Cross-Validation and Cp Estimates of Prediction Error 13 Objective Bayes Inference and MCMC 14 Postwar Statistical Inference and Methodology Part III Twenty-First-Century Topics 15 Large-Scale Hypothesis Testing and FDRs 16 Sparse Modeling and the Lasso 17 Random Forests and Boosting 18 Neural Networks and Deep Learning 19 Support-Vector Machines and Kernel Methods 20 Inference After Model Selection 21 Empirical Bayes Estimation Strategies