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 Италия87 Технологии и приложения816...

📈 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 142 711 подписчиков, занимая 816 место в категории Технологии и приложения и 87 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 142 711 подписчиков.

Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 289, а за последние 24 часа — -46, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.44%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.85% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 197 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 646 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 17.
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 16 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.

142 711

Подписчики

-4624 часа

-2077 дней

-1 28930 день

9 197

Просмотры поста

~ 2 64624 часа

~ 3 57748 часов

6.44%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

142 676

https://github.com/rwightman/pytorch-image-models?fbclid=IwAR0QNx9Hui3Tucr04-yR5RlSXF9ApTNcXbMAilZrDnhFDiTy5QduNQQjgqA

142 676

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more

142 676

Detailed explanation at paper: 👇 https://arxiv.org/pdf/1905.10498.pdf and it's implementation and some results by using pytorch: 👇 https://github.com/facebookresearch/qmnist

142 676

MNIST reborn, restored and expanded. Now with an extra 50,000 training samples. If you used the original MNIST test set more than a few times, chances are your models overfit the test set. Time to test them on those extra samples. Now you will use #QMNIST instead of #MNIST

142 676

https://www.newworldai.com/

142 676

website, which will provide you all up-to-date and necessary information on Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning and some brain activities. You will also find TED Talks, Lectures and academic writings on these issues.

142 676

Speech2Face: Learning the Face behind a Voice #CVPR2019

142 676

ArXiv: 👇 https://arxiv.org/abs/1905.09773 Project: 👇 https://speech2face.github.io

142 676

Paper👇: https://arxiv.org/pdf/1905.08233.pdf Youtube video👇: https://www.youtube.com/watch?v=p1b5aiTrGzY&feature=youtu.be&fbclid=IwAR2Z1DgoIh_SdTuweiylm4L1aZpdSo8LV9v32XdivMcc3Q02mr7Qz1yUfwg

142 676

Samsung AI's latest work on #GAN to animate realistic head model sequences is setting the internet on fire

142 676

https://medium.com/deep-systems/supervisely-end-to-end-web-platform-for-deep-learning-and-computer-vision-eb8d239826d6?fbclid=IwAR1IAMJHDjLMIJOkj2GwoRzTsOkZmFm4LF62MedHXkrXmigzwr_m95ITIrU

142 676

Supervisely: end-to-end web-platform for Deep Learning and Computer Vision

142 676

https://www.adhiraiyan.org/deeplearning/02.00-Linear-Algebra?fbclid=IwAR1roZFCx4aHYDQfsbS47-su7VCajlQ_M9Z7ZHEatSx6xJI3CRUUoScwp2w

142 676

Linear Algebra topics you need to understand Deep Learning with practical examples in Tensorflow 2.0.

142 676

Machine learning is the main trend in IT and technologies .The most actual information about big data , machine learning , neural networks on channel : @ai_machinelearning_big_data

142 676

Detailed description and transcription of talk: http://blog.ezyang.com/

142 676

Pytorch internals from Edward Z.Yang. PyTorch NYC meetup on May 2019. Concepts: * Tensors, * Storage, * Strides, * Layouts, * Device, * Dtype, * Autograd ...

142 676

Just another advance of #GAN generations. From Face to pix2pix

142 676

computer age statistical inference.pdf8.11 MB

142 676

Computer Age Statistical Inference - Algorithms, Evidence, & Data Science Table of Content: Part I Classic Statistical Inference 1 Algorithms and Inference 2 Frequentist Inference 3 Bayesian Inference 4 Fisherian Inference and Maximum Likelihood Estimation 5 Parametric Models and Exponential Families Part II Early Computer-Age Methods 6 Empirical Bayes 7 James–Stein Estimation and Ridge Regression 8 Generalized Linear Models and Regression Trees 9 Survival Analysis and the EM Algorithm 10 The Jackknife and the Bootstrap 11 Bootstrap Confidence Intervals 12 Cross-Validation and Cp Estimates of Prediction Error 13 Objective Bayes Inference and MCMC 14 Postwar Statistical Inference and Methodology Part III Twenty-First-Century Topics 15 Large-Scale Hypothesis Testing and FDRs 16 Sparse Modeling and the Lasso 17 Random Forests and Boosting 18 Neural Networks and Deep Learning 19 Support-Vector Machines and Kernel Methods 20 Inference After Model Selection 21 Empirical Bayes Estimation Strategies