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
From command line into a GUI. YOLO demonstration running inside of a PySimpleGUI. Instruction is clearly given in project's github repository

"Advanced Deep Learning with Keras" by Rowel Atienza (Published october, 2018). I am providing this book's github repo for practicing directly with codes. You can learn about key points of Keras and series of GAN. I hope you enjoy

The "Python machine learning book 2nd edition" book code repository. With practical examples and provided Notebook file for convinience

All about GANs: Application area, performance, improvements, difficulties, issues, optimization, ...

Since is introduced by Ian Goodfellow (in 2014), GANs ( Generative Adversarial Networks) gained high attention among AI world and in challenging area of research, as well as, developed many frameworks and cool applications based GANs. Below We share link about list of fraweworks, which created and applied for certain research are based on GANs.

Jupyter Notebook is becoming most dominant IDE for many programming languages (especially, Python). In this link provided useful tips, tricks, and shortcuts about Jupyter Notebook

awesome machine learning Resources list (by language).

"Applied Deep Learning with Python" (august, 2018) GitHub repository

Key Papers in Deep Reinforcement Learning

face-to-edge.gif16.01 MB

Video-to-Video Synthesis. Code by NVIDIA