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 Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception
You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception

Now removing, duplicating or enhancing objects in video is more realistic with the assist of AI "We need to talk about the car in the room." This paper: what car? 🙈

Swin transformer for : ✔️ Object detection ✔️ Image Classification ✔️ Semantic Segmentation ✔️ Video Recognition
Swin transformer for : ✔️ Object detection ✔️ Image Classification ✔️ Semantic Segmentation ✔️ Video Recognition

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

Practical image restoration Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 👉@computer_scie
Practical image restoration Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 👉@computer_science_and_programming

A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https:
A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https://arxiv.org/pdf/2107.08430v1.pdf Github: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 👉@computer_science_and_programming

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (
YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (Workshop on Autonomous Driving at CVPR 2021)

From Google and Waymo researchers: The self-/unsupervised revolution is near! Unsupervised optical flow model SMURF improves SOTA by 40% and beats many supervised methods such as PWC-Net and FlowNet2 👉 @computer_science_and_programming

It's CVPR 2021 time!
It's CVPR 2021 time!

PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer ✅ Classification ✅ Detection ✅ Segmentation
PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer ✅ Classification ✅ Detection ✅ Segmentation

DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification
DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification