ru
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

Открыть в Telegram

Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers * Related Courses and Ebooks With advertising offers contact:

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@machinelearning_programming) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 14 846 подписчиков, занимая 8 736 место в категории Технологии и приложения и 29 532 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 14 846 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -152, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.63%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, github, engineer, quantization, detection.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers * Related Courses and Ebooks With advertising offers contact:

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

14 846
Подписчики
-724 часа
-277 дней
-15230 день
Архив постов
OpenCV Sudoku Solver and OCR (with source code) In this tutorial, There are created an automatic Sudoku puzzle solver using OpenCV, Deep Learning, and Optical Character Recognition (OCR). https://www.pyimagesearch.com/2020/08/10/opencv-sudoku-solver-and-ocr/ 👉JOIN US

Python Projects for 2020 – Work on real-time projects to head start your career https://data-flair.training/blogs/python-project-ideas/ https://t.me/MachineLearning_Programming

Python Projects for 2020 – Work on real-time projects to head start your career https://data-flair.training/blogs/python-project-ideas/ 👇👇👇https://t.me/MachineLearning_Programming

Making simple games in Python Interactive python code for the game of Tic-Tac-Toe, Dots-and-Boxes, and Snake-and-Apple https://towardsdatascience.com/making-simple-games-in-python-f35f3ae6f31a https://t.me/MachineLearning_Programming

Machine Learning Algorithms A curated list of all (almost) machine learning and deep learning algorithms grouped by category.
Machine Learning Algorithms A curated list of all (almost) machine learning and deep learning algorithms grouped by category. This repository is meant to help understand the various machine learning algorithms. You can star this repo for future reference :) https://github.com/Sahith02/machine-learning-algorithms @MachineLearning_Programming

DEEP LEARNING WITH PYTORCH Deep Learning with PyTorch provides a detailed, hands-on introduction to building and training neural networks with PyTorch, a popular open source machine learning framework. This full book includes: * Introduction to deep learning and the * PyTorch library * Pre-trained networks * Tensors * The mechanics of learning * Using a neural network to fit data * Using convolutions to generalize * Real-world examples: Building a neural * network designed for cancer detection * Deploying to production @MachineLearning_Programming

The best FREE combined Computer Science curriculum 1. @Programming_MachineLearning 2. https://laconicml.com/computer-science-curriculum/

Effective Python: 90 Specific Ways to Write Better Python (2nd Edition) (Effective Software Development Series) 1.Join 👉@Programming_MachineLearning

Most Important Keyboard Shortcuts for Windows That Will Save You Time 1.Join 👉@ComputerScience_MachineLearning 2. https://laconicml.com/keyboard-shortcuts/