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

142 711

The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun

142 711

https://www.endtoend.ai/blog/neurips2019-rl/?fbclid=IwAR09NZQzuLPpWsEuwiqylrwmNXd64Imyj1v8TQWWYbCiojcKli3ae8lhle8

142 711

All list of accepted REINFORECEMENT LEARNING papers to NeurIPS 2019

142 711

https://medium.com/@souravboss.bose/comprehensive-topic-modelling-with-nmf-lsa-plsa-lda-lda2vec-part-1-20002a8e03ae

142 711

How Stuff Works: A Comprehensive Topic Modelling Guide with NMF, LSA, PLSA, LDA & lda2vec (Part-1). Medium article from Sourav Bose

142 711

This link is not valid curently. Alternatively, we can use this link: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py

142 711

A practical approach to learning machine learning GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI - 📚 Notebooks on topics from basic Python to advanced deep learning techniques #PyTorch - 🖥 Run everything using #Colab : https://colab.research.google.com/…/GokuMohand…/practicalAI/

142 711

Paper link: https://arxiv.org/pdf/1905.05172.pdf Official Page: https://shunsukesaito.github.io/PIFu/ Code status: coming soon

142 711

From ICCV 19: PIFu, an end-to-end deep learning method that can reconstruct a 3D model of a person wearing clothes from a single image.

142 711

Let's have a little fun. World of Machine Learning, Deep Learning, Python with frameworks

142 711

Github repo: https://github.com/vietnguyen91/Super-mario-bros-A3C-pytorch?fbclid=IwAR2H1BMV24t2d2VFr4QhxIEJ21jpgtTN7ev2IlAe_ledTM3msuBzhph4P2Q Youtube demo: https://www.youtube.com/watch?v=YdKz1eBv1kc&feature=youtu.be&fbclid=IwAR1eXCi43R9cwS7Kk5s49Aq0VOXJik-lzFxyL_JgyuaC9jTnkCIqOdkHV14

142 711

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.

142 711

https://www.viva64.com/en/b/0660/

142 711

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

142 711

https://www.youtube.com/watch?v=7lwJJgag0lM&feature=youtu.be&fbclid=IwAR2SA8ffh1nfpy8FmWIoHruq5LVVpWs5Ov7MFyEPuYHeJcAHFq9R2QMHwRA

142 711

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

142 711

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

142 711

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

142 711

https://search.videoken.com/?orgId=198&fbclid=IwAR3wOa4qRcRZ2FlzQKx7o4gVSD7oX498qh5hbQJZNAFOlQ8n3PzeIj0WH6E

142 711

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.