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 138 820 подписчиков, занимая 817 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 138 820 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -985, а за последние 24 часа — -42, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.97%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.69% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 896 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 346 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
  • 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 03 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
138 820
Подписчики
-4224 часа
-4077 дней
-98530 дней
Архив постов
Machine Learning for Everyone with great explanation
Machine Learning for Everyone with great explanation

Softmax Splatting for Video Frame Interpolation (using Pytorch)
Softmax Splatting for Video Frame Interpolation (using Pytorch)

Set of free AI, ML, Deep Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision, Statistics video lectures collections(last updated 20th February 2020 with 140 items)

CARLA: An Open Urban Driving Simulator Open-source simulator for autonomous driving

PyTorch Implementation and Explanation of Graph Representation Learning papers involving DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet &
PyTorch Implementation and Explanation of Graph Representation Learning papers involving DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet & GAT.

DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills

ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters

Course from MIT 6.S191 "Introduction to Deep Learning". Methods and applications in game play, medicine, language, art, computer vision, robotics and more

This video is synthetic and was created using deep learning

Introducing PyTorch3D: An open-source library for 3D deep learning. PyTorch3D: Faster, flexible 3D deep learning research
Introducing PyTorch3D: An open-source library for 3D deep learning. PyTorch3D: Faster, flexible 3D deep learning research

End to End Machine Learning: From Data Collection to Deployment. - Collect and scrape data with Scrapy / Selenium - Train a deep character CNN for (English) sentiment analysis using PyTorch - Build an interactive web app with Dash to serve the model in real-time - Put everything in Docker Compose - Deploy to AWS on a custom domain name