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 140 441 مشترک است و جایگاه 804 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 140 441 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 31 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -734 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.96% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.94% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 11 177 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 728 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 14 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 01 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
140 441
مشترکین
-1824 ساعت
-2617 روز
-73430 روز
آرشیو پست ها
NeurIPS 2020 highlights at: https://crossminds.ai/category/neurips%202020/ Also follow recent conferences and discover your i
NeurIPS 2020 highlights at: https://crossminds.ai/category/neurips%202020/ Also follow recent conferences and discover your inspirations and see what's happening

NeurIPS 2020 is the largest machine learning conference and is just around the corner! Check out this exclusive collection of
NeurIPS 2020 is the largest machine learning conference and is just around the corner! Check out this exclusive collection of 100+ pre-recorded talks on the latest machine learning research from world-renowned tech companies and universities. Videos are shared by the authors with free public access

3D photo is great, but have you ever seen 3D *free-viewpoint video*? Space-time neural rendering from a single, casually captured video! https://youtu.be/2tN8ghNu2sI

Top 40 COMPLETELY FREE Coursera Artificial Intelligence and Computer Science Courses
Top 40 COMPLETELY FREE Coursera Artificial Intelligence and Computer Science Courses

Top deep learning Github repositories https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning

List of top 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.
List of top 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.

Rotated Binary Neural Network Github (Pytorch implementation): https://github.com/lmbxmu/RBNN Paper: https://arxiv.org/abs/2009.13055

Binary Neural Network (BNN) is best feet for reducing the complexity of deep neural networks. But, it suffers severe performa
Binary Neural Network (BNN) is best feet for reducing the complexity of deep neural networks. But, it suffers severe performance degradation. Rotation based training leads to around 50% weight flips which maximize the information gain and showed state-of-the-arts in benchmark datasets Rotated Binary Neural Network (RBNN)

AI based Rubik's Cube Solver using Flutter and Python
AI based Rubik's Cube Solver using Flutter and Python

NumPy provides an easily readable, expressive, high-level API for array programming. It takes care of the underlying mechanic
NumPy provides an easily readable, expressive, high-level API for array programming. It takes care of the underlying mechanics that make operations fast.

https://dafriedman97.github.io/mlbook/content/table_of_contents.html And The list of Most Updated and Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Mathematics, Python Programming Resources. (Last Update: Sept 9, 2020): https://www.marktechpost.com/free-resources/?fbclid=IwAR0hc2qkxPMXhQGzsg07ffgFecRr01tSCRqlhb_XMR6PjPt1KNdy68cLy9w

Here is a new, and free book on Machine Learning from scratch. It includes the math and code examples. Solid reference.
Here is a new, and free book on Machine Learning from scratch. It includes the math and code examples. Solid reference.

Organize the daily influx of ML content in meaningful ways without feeling overwhelmed, By Goku Mohandas et al. : https://mad
Organize the daily influx of ML content in meaningful ways without feeling overwhelmed, By Goku Mohandas et al. : https://madewithml.com/collections/