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 140 416 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 140 416 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
140 416
مشترکین
-6424 ساعت
-2617 روز
-77230 روز
آرشیو پست ها
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.

The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun
The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun

All list of accepted REINFORECEMENT LEARNING papers to NeurIPS 2019

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

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

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/

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

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.

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