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
Course Catalog Download All Udemy Paid Courses And Tutorials FREE - Course Catalog Why Course Catalog? - Course Catalog - Upl
+1
Course Catalog Download All Udemy Paid Courses And Tutorials FREE - Course Catalog Why Course Catalog? - Course Catalog - Upload New Tutorials And Courses On CourseCatalog.us Every Day. So If You Want To Download More Free Courses And Free Tutorials Then Visit them, Again And Again, to get paid courses for free. Free Tutorials: - The Course Catalog is the largest and most famous website in the world, providing free tutorials on all areas of computer science. Coursecatalog - From Coursecatalog You can find solutions for your IT problems. You can easily find thousands of video tutorials provided by experts here. The coursecatalog contains many free tutorials. t.me/deeplearning_ai 👇👇👇

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python https://t.me/MachineLearning_Programming

Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos
Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code 👉https://t.me/MachineLearning_Programming

Find and remove duplicate images in your dataset Improve your deep learning image datasets by automatically detecting duplicate and near-duplicate images and removing them https://towardsdatascience.com/find-and-remove-duplicate-images-in-your-dataset-3e3ec818b978 https://t.me/MachineLearning_Programming

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.u
ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with appl
MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with applications to computer vision, natural language processing, biology, and more! Students will gain foundational knowledge of deep learning algorithms and get practical experience in building neural networks in TensorFlow. Course concludes with a project proposal competition with feedback from staff and panel of industry sponsors. Prerequisites assume calculus (i.e. taking derivatives) and linear algebra (i.e. matrix multiplication), we'll try to explain everything else along the way! Experience in Python is helpful but not necessary. Listeners are welcome!

photo content

sticker.webp0.15 KB

Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net Join: https://t.me/DeepLearning_ai