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 138 823 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 138 823 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
138 823
Подписчики
-4324 часа
-4127 дней
-92330 дней
Архив постов
Github link of "AI DeOldify Tool": https://github.com/jantic/DeOldify?fbclid=IwAR2-glzM1UYuWHJWuNKi741bm8aeofZdE1-0v9ZN-6Lmlmh4ta63mn5ydZc —————————————————————————— Masked face recognition dataset👇 Wolrd’s most complete Masked Face Recognition Dataset is Free to Download: https://medium.com/the-programming-hub/wolrds-most-complete-masked-face-recognition-dataset-is-for-free-10d780eed512 ——————————————————————————

You Can Color Your Grandparent's Old Pictures or Videos with AI DeOldify Tool
You Can Color Your Grandparent's Old Pictures or Videos with AI DeOldify Tool

Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models Paper: https://arxiv.org/pdf/2005.07310.pdf Related Codes: https://github.com/airsplay/lxmert https://github.com/ChenRocks/UNITER

Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/
Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/

PyRetri: An open source deep learning based unsupervised image retrieval toolbox built on PyTorch🔥
PyRetri: An open source deep learning based unsupervised image retrieval toolbox built on PyTorch🔥

ICLR 2020 (International Conference on Learning Representations) papers and their codes. Papers ranked based on stars
ICLR 2020 (International Conference on Learning Representations) papers and their codes. Papers ranked based on stars

Learning to See Through Obstructions
Learning to See Through Obstructions

AI Literacy for K-12 School Children

3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting

Tasks under Unsupervised learning: https://www.infinitycodex.in/ Deep Unsupervised Learning: Lecture: https://youtu.be/JBb5sSC0JoY Slides: https://bit.ly/34dVGE1 Colab: https://bit.ly/2JEzsl1

Important Tasks under Unsupervised Learning: Clustering Anomaly detection Dimensionality reduction and CS294-158 Deep Unsupervised Learning from Abbeel et al.

Gary Marcus Robust AI 17 February 2020
Gary Marcus Robust AI 17 February 2020

The Next Decade in AI: Four Steps Towards Robust Artificial Intelligence.