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 142 667 подписчиков, занимая 813 место в категории Технологии и приложения и 86 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 142 667 подписчиков.

Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 289, а за последние 24 часа — -46, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.44%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.85% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 197 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 646 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 17.
  • 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 16 июня, 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.

142 667
Подписчики
-4624 часа
-2077 дней
-1 28930 день
Архив постов
Watson Studio Desktop is now free for academia. All products in your charge for free: * Watson Studio Cloud * Watson Studio Local * Watson studio Desktop Just visit, register as a student or faculty, varify your account, install and enjoy with service. You'll get detailed information in below medium link

Introduction to Deep learning with flavor of Natural Language Processing(NLP) Course (Tokyo Institue of Technology) materials, demos and implementations are available. Enjoy with DL. Happy learning

computervisionnews-february2019.pdf3.13 MB

Computer Vision news magazine RSIP vision. February 2019. CV Application, Challenges, Projects

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆
Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering by Martin Zinkevich best practices in ML from around Google 👆

rules_of_ml.pdf4.49 KB

You are deep learning enthusiast and Covolutions are unseperable part of your projects. In this tutorial given comprehensive guideline all about convolutions: -> Convolution v.s. Cross-correlation -> Convolution in Deep Learning (single channel version, multi-channel version) -> 3D Convolution -> 1 x 1 Convolution -> Convolution Arithmetic -> Transposed Convolution (Deconvolution, checkerboard artifacts) -> Dilated Convolution (Atrous Convolution) -> Separable Convolution (Spatially Separable Convolution, Depthwise Convolution) -> Flattened Convolution -> Grouped Convolution -> Shuffled Grouped Convolution -> Pointwise Grouped Convolution

Deep Learning Drizzle Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these selected and exciting lectures!! GitHub by Marimuthu Kalimuthu

Impractical Python Project.pdf24.87 MB

Impractical PythonProjects by Lee Vaughan 2018

What Kagglers are mostly using for Text Classification?

This is a super cool resource: Papers With Code now includes 950+ ML tasks, 500+ evaluation tables (including SOTA results) and 8500+ papers with code. Probably the largest collection of NLP tasks I've seen including 140+ tasks and 100 datasets.

Prediction based algorithms in infographics. Type, name, description, advantages and disadvantages
Prediction based algorithms in infographics. Type, name, description, advantages and disadvantages