ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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 138 788 подписчиков, занимая 818 место в категории Технологии и приложения и 89 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 138 788 подписчиков.

Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -962, а за последние 24 часа — -16, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.14%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.66% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 7 136 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 310 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 12.
  • 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 04 ноября, 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
138 788
Подписчики
-1624 часа
-3647 дней
-96230 дней
Архив постов
Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers using Tensorflow and Pytorch Most of the models in NLP were implemented with less than 100 lines of code.(except comments or blank lines)

Next decade of technologies and fields by interpretation of Business insider: 1 #AI 2 #IoT⌚️ 3 #blockchain ⛓ 4 3D print 🖨 5 mobile📱 6 autonomous cars 🚗 7 mobile internet 💻 8 robotics🤖 9 VR/AR 👓 10 wireless power🔌 11 quantum computing 🖥 12 5G 📡 13 voice assistant🎙 14 cybersecurity🔒 #MWC19 Video is credited from Tech Insider 👇

Watson Studio Desktop is now free for academia. All products in your charge for free: * Watson Studio Cloud * Watson Studio Local * Watson studio Desktop Just visit, register as a student or faculty, varify your account, install and enjoy with service. You'll get detailed information in below medium link

Introduction to Deep learning with flavor of Natural Language Processing(NLP) Course (Tokyo Institue of Technology) materials, demos and implementations are available. Enjoy with DL. Happy learning

computervisionnews-february2019.pdf3.13 MB

Computer Vision news magazine RSIP vision. February 2019. CV Application, Challenges, Projects

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆
Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆

rules_of_ml.pdf4.49 KB

You are deep learning enthusiast and Covolutions are unseperable part of your projects. In this tutorial given comprehensive guideline all about convolutions: -> Convolution v.s. Cross-correlation -> Convolution in Deep Learning (single channel version, multi-channel version) -> 3D Convolution -> 1 x 1 Convolution -> Convolution Arithmetic -> Transposed Convolution (Deconvolution, checkerboard artifacts) -> Dilated Convolution (Atrous Convolution) -> Separable Convolution (Spatially Separable Convolution, Depthwise Convolution) -> Flattened Convolution -> Grouped Convolution -> Shuffled Grouped Convolution -> Pointwise Grouped Convolution

Deep Learning Drizzle Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these selected and exciting lectures!! GitHub by Marimuthu Kalimuthu

Impractical Python Project.pdf24.87 MB

Impractical PythonProjects by Lee Vaughan 2018