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 138 848 подписчиков, занимая 817 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 138 848 подписчиков.

Согласно последним данным от 01 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -923, а за последние 24 часа — -43, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.49%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.72% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 7 618 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 394 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 02 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
138 848
Подписчики
-4324 часа
-4127 дней
-92330 дней
Архив постов
You don't need to spend several $𝟭𝟬𝟬𝟬𝘀 to learn Data Science.❌ Stanford University, Harvard University & Massachusetts Institute of Technology is providing free courses.💥 Here's 8 free Courses that'll teach you better than the paid ones. 1. CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python (Harvard) https://lnkd.in/d9CkkfGK 2. Data Science: Machine Learning (Harvard) https://lnkd.in/dQ7zkCv9 3. Artificial Intelligence (MIT) https://lnkd.in/dG5BCPen 4. Introduction to Computational Thinking and Data Science (MIT) https://lnkd.in/ddm5Ckk9 5. Machine Learning (MIT) https://lnkd.in/dJEjStCw 6. Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning (MIT) https://lnkd.in/dkpyt6qr 7. Statistical Learning (Stanford) https://lnkd.in/dymn4hbD 8. Mining Massive Data Sets (Stanford) 📍https://lnkd.in/d2uf-FkB

Omni3D: A Large Benchmark and Model for 3D Object Detection in the Wild Paper: https://arxiv.org/pdf/2207.10660.pdf Github: https://github.com/facebookresearch/omni3d Project page: https://garrickbrazil.com/omni3d/ @computer_science_and_programming

VToonify: Controllable High-Resolution Portrait Video Style Transfer

Resources for performing deep learning on satellite imagery: - Techniques - Datasets - ML best Practice - Courses and more
Resources for performing deep learning on satellite imagery: - Techniques - Datasets - ML best Practice - Courses and more

Harvard CS109A #DataScience course materials — huge collection free & open! 1. Lecture notes 2. R code, #Python notebooks 3. Lab material 4. Advanced sections and more ... https://harvard-iacs.github.io/2019-CS109A/pages/materials.html @computer_science_and_programming

UFO: segmentation 140+ FPS 👉Unified Transformer Framework for Co-Segmentation, Co-Saliency & Salient Object Detection. All in one! 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Unified framework for co-segmentation ✅Co-segmentation, co-saliency, saliency ✅Block for long-range dependencies ✅Able to reach for 140 FPS in inference ✅The new SOTA on multiple datasets Paper: https://arxiv.org/pdf/2203.04708v2.pdf Code: https://github.com/suyukun666/UFO

Weakly Supervised Object Localization via Transformer with Implicit Spatial Calibration learnable parameter to dynamically ad
Weakly Supervised Object Localization via Transformer with Implicit Spatial Calibration learnable parameter to dynamically adjust the semantic correlations and spatial context intensities for effective information propagation. Github: https://github.com/164140757/scm Paper: https://arxiv.org/abs/2207.10447v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cub-200-2011

Prosody Cloning in Zero-Shot Multispeaker Text-to-Speech IMS Toucan is a toolkit for teaching, training and using state-of-the-art Speech Synthesis models. Github: https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan https://github.com/rballester/tntorch Pre-Generated Audios: https://multilingualtoucan.github.io/ Cloning prosody across speakers: https://toucanprosodycloningdemo.github.io/ Interactive Demo: https://huggingface.co/spaces/Flux9665/IMS-Toucan Paper: https://arxiv.org/abs/2206.12229v1 @computer_science_and_programming

Squeezeformer: An Efficient Transformer for Automatic Speech Recognition Github: https://github.com/kssteven418/squeezeformer
Squeezeformer: An Efficient Transformer for Automatic Speech Recognition Github: https://github.com/kssteven418/squeezeformer Paper: https://arxiv.org/abs/2206.00888v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/librispeech

AdaptFormer: Adapting Vision Transformers for Scalable Visual Recognition Github: https://github.com/ShoufaChen/AdaptFormer Paper: https://arxiv.org/abs/2205.13535v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/something-something-v2

🧊 Focal Sparse Convolutional Networks for 3D Object Detection (CVPR 2022, Oral) Github: https://github.com/dvlab-research/fo
🧊 Focal Sparse Convolutional Networks for 3D Object Detection (CVPR 2022, Oral) Github: https://github.com/dvlab-research/focalsconv Paper: https://arxiv.org/abs/2204.12463 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/nuscenes

💬 A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution Github: https://github.com/mjq11
💬 A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution Github: https://github.com/mjq11302010044/tatt Paper: https://arxiv.org/abs/2203.09388v2 Dataset: https://deepchecks.com/blog/

Reading suggestions to keep you up-to-date with the latest and classic breakthroughs in AI and Data Science. https://towardsdatascience.com/ai-papers-to-read-in-2022-c6edd4302247

A lightweight vision library for performing large scale object detection & instance segmentation Github: https://github.com/obss/sahi Paper: https://arxiv.org/abs/2202.06934v1 Kaggle notebook: https://www.kaggle.com/remekkinas/sahi-slicing-aided-hyper-inference-yv5-and-yx Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/xview 👉👉@computer_science_and_programming