Machine Learning with Python

رفتن به کانال در Telegram

Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

نمایش بیشتر

شبکه:Machine Learning with Python الهند5 035 آموزش2 428...

📈 تحلیل کانال تلگرام Machine Learning with Python

کانال Machine Learning with Python (@codeprogrammer) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 67 833 مشترک است و جایگاه 2 428 را در دسته آموزش و رتبه 5 035 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 67 833 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 82 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 13 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.40% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.74% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 983 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 177 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند insidead, learning, degree, evaluation, algorithm تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

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 آموزش تبدیل کرده‌اند.

67 833

مشترکین

+1324 ساعت

+187 روز

+8230 روز

2 983

نمایش های پست

~ 1 17724 ساعت

~ 1 70948 ساعت

4.40%

نرخ مشارکت

~ 4

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

67 831

👱‍♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV Step 1: Face Detection

import cv2
def detect_face(image_path):
    # Load the face detection classifier
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

    # Read and convert the image to grayscale
    image = cv2.imread(image_path)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect faces in the image
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # Assuming there's only one face in the image, return its coordinates
    if len(faces) == 1:
        return faces[0]
    else:
        return None

Step 2: Swapping Faces

def main():
    # Paths to the input images
    image_path_1 = 'path_to_image1.jpg'
    image_path_2 = 'path_to_image2.jpg'

    # Detect the face in the second image
    face_coords_2 = detect_face(image_path_2)
    if face_coords_2 is None:
        print("No face found in the second image.")
        return

    # Load and resize the source face
    image_1 = cv2.imread(image_path_1)
    face_width, face_height = face_coords_2[2], face_coords_2[3]
    image_1_resized = cv2.resize(image_1, (face_width, face_height))

    # Extract the target face region from the second image
    image_2 = cv2.imread(image_path_2)
    roi = image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width]

    # Flip the target face horizontally
    reflected_roi = cv2.flip(roi, 1)

    # Blend the two faces together
    alpha = 0.7
    blended_image = cv2.addWeighted(image_1_resized, alpha, reflected_roi, 1 - alpha, 0)

    # Replace the target face region with the blended image
    image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width] = blended_image

    # Display the result
    cv2.imshow('Blended Image', image_2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if name == "main":
    main()

https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

👱‍♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

How to Train an Object Detection Model with Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-train-an-object-detection-model-with-keras/ https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

Daily python books https://t.me/DataScience4 Daily python books https://t.me/DataScience4

67 831

⚡ Top 100+ Machine Learning Projects for 2023 [with Source Code] In this article, you will find 100+ of the best machine learning projects and ideas that will be useful for both beginners and experienced professionals. 📌Projects: https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-projects/ https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

📚 9 must-have Python developer tools. 1. PyCharm IDE 2. Jupyter notebook 3. Keras 4. Pip Package 5. Python Anywhere 6. Scikit-Learn 7. Sphinx 8. Selenium 9. Sublime Text https://t.me/CodeProgrammer More reaction please ⭐️💐⭐️

67 831

👨‍🎓Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course This free course from Harvard University explores the concepts and algorithms behind modern artificial intelligence. 🎞 Video: https://www.youtube.com/watch?v=5NgNicANyqM 📌 Course resources: https://cs50.harvard.edu/ai/2020/ https://t.me/CodeProgrammer More reaction please 👌

67 831

🖥 Importing Data from SQL Server to Excel with Multiple Sheets using Python 📝 Source Code: https://github.com/danis111/Importing-Data-from-SQL-Server-to-Excel-with-Multiple-Sheets-using-Python/tree/main https://t.me/CodeProgrammer More reaction please 👌

67 831

🖐 Python Mouse Control Remotely With Your Hand. ▪ Source Code: https://gist.github.com/Develp10/3d605ce6ef017fdfc3e66e147ec9cc18 https://t.me/CodeProgrammer

67 831

https://t.me/DataScience4 Only 11 members

67 831

This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers. 0- Python 1- Data Science 2- Machine Learning 3- Data Visualization 4- Artificial Intelligence 5- Data Analysis 6- Statistics 7- Deep Learning 8- programming Languages ✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0 ✅ https://t.me/DataScienceM

67 831

35 Best+FREE Coursera Courses for Data Science and Machine Learning! https://www.mltut.com/best-coursera-courses-for-data-science/

67 831

https://t.me/DataScienceM

67 831

Ты хочешь рекламировать известные бренды и зарабатывать на этом? Скачивай приложение Perfluence на свой телефон по ссылке для регистрации нужно указать ключ. Выбирай офферы для размещения в своих соцсетях, делай публикации и зарабатывай с Perfluence 🤩 Все крутые бренды в одном месте, быстрая регистрация и выгодная монетизация ждут вас в приложении Perfluence 😉 |@perfluence_net #perfluence

67 831

🖥 8 delightful Python scripts that will brighten your day 8 cool python scripts to brighten up your day . These little gems will add some fun to your programming projects. 1. Speed test 2. Convert photo to cartoon format 3. Site status output 4. Image enhancement 5. Creating a web bot 6. Conversion: Hex to RGB 7. Convert PDF to images 8. Get song lyrics https://t.me/CodeProgrammer

67 831

❇️ Join my team, I'll tell you how to get the algorithm right now! ▶️ Subscribe ✅ soon while my private channel is available! Last call!👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇 👉 https://t.me/+k1BCWHHCK1MxNjAx 👉 https://t.me/+k1BCWHHCK1MxNjAx

67 831

with AFT, Get Forex Trading free signals we will guide you to earn and make money in crypto and forex! https://t.me/tradingaft

67 831

Repost from Machine Learning

Do you want to do advertising promotion in a way that ensures that you pay for the number of real people who join your channel? You will only pay an amount depending on the number of people who have joined https://adsly.me/register?advertiser&ref=1108 Through this platform, you can launch advertising campaigns, and this platform guarantees your right that your ads not be in vain Adsly Platform: https://adsly.me/register?advertiser&ref=1108

67 831

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad

67 831

BTP CRYPTO PUMPS & SIGNALS We offer short crypto pumps & signals 28-30 times per month. #ad