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 140 431 подписчиков, занимая 811 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 140 431 подписчиков.

Согласно последним данным от 01 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -772, а за последние 24 часа — -64, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.15%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.97% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 11 442 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 771 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 13.
  • 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 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
140 431
Подписчики
-6424 часа
-2617 дней
-77230 дней
Архив постов
Catch up with all the exciting tutorials of International Conference of Machine Learning (ICML'19) here. Indexed with Table o
Catch up with all the exciting tutorials of International Conference of Machine Learning (ICML'19) here. Indexed with Table of Content and powered by VideoKen deep video search

All 1,294 papers at #CVPR2019 in one link. Enjoy woth up-to-date research papers and hot topics of #ArtificialIntelligence #DeepLearning #MachineLearning

A Gentle Introduction to Text Summarization in Machine Learning from FLOYDHUB

https://github.com/lutzroeder/netron Supports: Mac OS, Windows, Linux, Browser version, Python Server

Netron is a viewer for neural network, deep learning and machine learning models.

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

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

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

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.

Speech2Face: Learning the Face behind a Voice #CVPR2019
Speech2Face: Learning the Face behind a Voice #CVPR2019

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

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