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
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub

Things you need to consider about your algorithm is working or not

Free AI Resources Find The Most Updated and Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Mathematics, Python Programming Resources. (Last Update: December 4, 2019)

RoboNet Project page: https://www.robonet.wiki/

RoboNet: A Dataset for Large-Scale Multi-Robot Learning (15 million video frames, 7 Robot platform).
RoboNet: A Dataset for Large-Scale Multi-Robot Learning (15 million video frames, 7 Robot platform).

Now t-SNE with RAPIDs cuML 2000x speed-up over scikit-learn. But is very slightly accurate (at most ~3% error). Here is also
Now t-SNE with RAPIDs cuML 2000x speed-up over scikit-learn. But is very slightly accurate (at most ~3% error). Here is also detailed explanation about t-SNE, wich nonlinear dimensionality reduction algorithm.

NVIDIA released a PyTorch library ‘Kaolin’, which in few steps, moves 3D models into neural networks.
NVIDIA released a PyTorch library ‘Kaolin’, which in few steps, moves 3D models into neural networks.

Here is the paper link: https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf And unofficial implementation of this paper: https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning

South Korea has created an entire city for testing self-driving cars with 35 kinds of road test facilities. Here is the video from BuzzFeed news

Last week one of the important conference in computer vision fields ICCV19 held on Seoul and finished. Here is the voting results about bests. ICCV 2019 Best Papers: * Best Paper Award (Marr Prize): SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image * Best Student Paper Award: PLMP — Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility * Best Paper Honorable Mentions Paper: Asynchronous Single-Photon 3D Imaging