Computer Science and Programming

Открыть в 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

Больше

Сеть:Computer Science and Programming Италия88 Технологии и приложения804...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 140 441 подписчиков, занимая 804 место в категории Технологии и приложения и 88 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 140 441 подписчиков.

Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -734, а за последние 24 часа — -18, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.96%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.94% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 11 177 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 728 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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...”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 сентября, 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.

Buy Ad

140 441

Подписчики

-1824 часа

-2617 дней

-73430 дней

11 177

Просмотры поста

~ 2 72824 часа

~ 3 75748 часов

7.96%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

140 416

Differential Machine Learning

140 416

FREE PDF download: https://d2l.ai/d2l-en.pdf Download the book in 'notebook' format to read and execute locally: https://d2l.ai/chapter_installation/index.html Website: https://d2l.ai Github: https://github.com/d2l-ai/d2l-en Article: https://www.amazon.science/latest-news/amazon-scientists-author-popular-deep-learning-book

140 416

Dive Into Deep Learning August 2020 and FREE version!!! D2L is the 987-page book that Amazon scientists have compiled over the past two years and has finally been completed... an interactive and ' open source book ' with code, math and discussions. What makes this book unique is that it was created with Jupyter Notebook and with the idea of ′′ Learning with Practice "... that is, the book in its entirety consists of executable code with adaptations in PyTorch, TensorFlow and MXNet.

140 416

Classification library https://github.com/Tessellate-Imaging/monk_v1 Notebooks - https://github.com/Tessellate-Imaging/monk_v1/tree/master/study_roadmaps/4_image_classification_zoo Detection and Segmentation Library https://github.com/Tessellate-Imaging/ Monk_Object_Detection Notebooks: https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/tree/master/application_model_zoo

140 416

80+ Jupyter Notebook tutorials on image classification, object detection and image segmentation in various domains 📌 Agriculture and Food 📌 Medical and Healthcare 📌 Satellite 📌 Security and Surveillance 📌 ADAS and Self Driving Cars 📌 Retail and E-Commerce 📌 Wildlife

140 416

Blog: https://towardsdatascience.com/pp-yolo-surpasses-yolov4-object-detection-advances-1efc2692aa62 Github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

140 416

Baidu publishes PP-YOLO and pushes the state of the art in object detection research.

140 416

Tackled the problem of defining a perturbation set for real-world perturbations which cannot be easily described with a set of equations. Paper: https://arxiv.org/abs/2007.08450 Blog post: https://locuslab.github.io/2020-07-20-perturbation/ Code: https://github.com/locuslab/perturbation_learning

140 416

Learning perturbation sets for robust machine learning

140 416

https://laconicml.com/

140 416

One more great source of Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision, AI and more... Enjoy with hot topics and projects

140 416

https://github.com/rasbt/deeplearning-models

140 416

Up-to-date and detailed explanation of Deep Learning Models from Sebastian Raschka A collection of various deep learning architectures, models, and tips for TensorFlow and PyTorch in Jupyter Notebooks. (80 Jupyter Notebook notes in total)

140 416

https://arxiv.org/pdf/2003.11755.pdf

140 416

Recently published Comprehensive survey about role of Deep Learning for Scientific discovery (March, 2020). Well structured information given from the authors by providing supplementary materials (Github code links). It worth to spend time to read.

140 416

https://aihub.org/

140 416

One more great website specialized to AI with News, Articles, Opinions, Tutorials, Resources and much more supported by Geeks of AI

140 416

https://laconicml.com/free-artificial-intelligence-courses/?fbclid=IwAR2oQoGYdTqiQ6sOJC7LvJxpaeSVVBLwk6Fs7S-_p2iMDq-BqbrpqBUqUrc

140 416

List some of the free Artificial Intelligence courses that come from Harvard University, MIT University, and Stanford University that anyone can attend, no matter where you live

140 416

But, You can follow what happens there almost in real time: fill below link and receive every day during CVPR the official magazine CVPR Daily (16-17-18 June) - with all the highlights from CVPR, the Computer Vision and Pattern Recognition conference. https://www.rsipvision.com/feel-at-cvpr-as-if-you-were-at-cvpr/ Open Access version of papers are available at: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py