ru
Feedback
Computer Science and Programming

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

📈 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 142 667 подписчиков, занимая 813 место в категории Технологии и приложения и 86 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 142 667 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.

142 667
Подписчики
-4624 часа
-2077 дней
-1 28930 день
Архив постов
From command line into a GUI. YOLO demonstration running inside of a PySimpleGUI. Instruction is clearly given in project's github repository

"Advanced Deep Learning with Keras" by Rowel Atienza (Published october, 2018). I am providing this book's github repo for practicing directly with codes. You can learn about key points of Keras and series of GAN. I hope you enjoy

The "Python machine learning book 2nd edition" book code repository. With practical examples and provided Notebook file for convinience

All about GANs: Application area, performance, improvements, difficulties, issues, optimization, ...

Since is introduced by Ian Goodfellow (in 2014), GANs ( Generative Adversarial Networks) gained high attention among AI world and in challenging area of research, as well as, developed many frameworks and cool applications based GANs. Below We share link about list of fraweworks, which created and applied for certain research are based on GANs.

Jupyter Notebook is becoming most dominant IDE for many programming languages (especially, Python). In this link provided useful tips, tricks, and shortcuts about Jupyter Notebook

awesome machine learning Resources list (by language).

"Applied Deep Learning with Python" (august, 2018) GitHub repository

Key Papers in Deep Reinforcement Learning

face-to-edge.gif16.01 MB

Video-to-Video Synthesis. Code by NVIDIA