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 142 711 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
آرشیو پست ها
Gaussian processes for modern machine learning systems
Gaussian processes for modern machine learning systems

GPyTorch Gaussian processes for modern machine learning systems.

Need help getting started with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV? Comprehensive guideline from Adrian Rosebrock (foudner of pyimagesearch) from beginner to advanced level with practical examples:

The current state of AI and Deep Learning: A reply to Yoshua Bengio. Interesting article to know current state and future perspectives of AI and Deep Learning from experts of the field

You are still thinking which Machine Learning framework to learn or use your projects. In 2019, the war for ML frameworks has two remaining main contenders: PyTorch and TensorFlow.

⚠ Message was hidden by channel owner

If you want to start Deep Learning, but you are thinking about how to start then this article will help you. Here is listed completely free and open-sourced courses in your hand

original source: "World economic forum"

"Talk to books" is a search tool that lets you find the most relevant passages from any book. Tool from Google's AI (100,000 scanned books with 600 million sentences) https://books.google.com/talktobooks/

"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it
"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it

Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural network
Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural networks.