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 ايطاليا88 فناوری و برنامه‌ها811...

📈 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 140 431 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 140 431 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

140 431

مشترکین

-6424 ساعت

-2617 روز

-77230 روز

11 442

نمایش های پست

~ 2 77124 ساعت

~ 3 80448 ساعت

8.15%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

140 426

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

140 426

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

140 426

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

140 426

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

140 426

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

140 426

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

140 426

computer age statistical inference.pdf8.11 MB

140 426

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

140 426

https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home

140 426

Thrilled to be teaching a new course on Deep Unsupervised Learning with Peterxichen (ImprovedGAN, InfoGAN, PixelCNN++, VLAE, PixelSNAIL, Flow++), Hojonathanho (Flow++, GAIL), Aravind(Flow++): * Lectures * Homeworks

140 426

https://www.youtube.com/watch?v=lyRPyRKHO8M

140 426

Google IO 2019 keynote. Learn about the latest product and platform innovations at Google in a Keynote Several improvements are introduced this year in AI + Software + Hardware integration. 👇

140 426

https://www.youtube.com/playlist?list=PL9Hr9sNUjfsmEu1ZniY0XpHSzl5uihcXZ

140 426

Great Tensorflow tutorial Series from Hvass Laboratories, which one of the most dominating Deep Learning Framework with practical examples

140 426

https://sites.google.com/view/safeml-iclr2019/accepted-papers?fbclid=IwAR18gdqKNSE6Vao23HIc6J0zZ_ViACoHjr-zJ5OkpK1iIqR2154wly3RxPQ

140 426

SafeML ICLR 2019 Workshop accepted papers list. Read and explore new horizons of Machine Learning

140 426

Youtube Video Lectures: 👇 https://www.youtube.com/playlist?list=PLl8OlHZGYOQ7bkVbuRthEsaLr7bONzbXS Course Lecture Notes: 👇 http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/lectures/

140 426

I highly recommend the Cornell University's "Machine Learning for Intelligent Systems (CS4780/ CS5780)" course taught by Associate Professor Kilian Q. Weinberger.

140 426

https://bentoml.com/posts/2019-04-19-one-model/

140 426

"One Model to Rule Them All" Christoph Molnar. Some experienced toughts how to work effectively with your Machine Learning model(project)