Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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

Сеть: Computer Science and ProgrammingИталия88Технологии и приложения817...

📈 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

7 618

Просмотры поста

~ 2 39424 часа

~ 3 43548 часов

5.49%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

Архив постов

138 825

Synthesizing Light Field From a Single Image with Variable MPI and Two Network Fusion

138 825

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code

138 825

Great resource of AI, Machine learning, Deep learning, Computer vision, NLP Projects and Courses with code

138 825

Github: https://github.com/OlafenwaMoses/DeepStack_ExDark Documentation: https://docs.deepstack.cc/index.html#installation Custom dataset preparation: https://docs.deepstack.cc/custom-models/datasetprep/index.html Training custom model: https://docs.deepstack.cc/custom-models/training/index.html

138 825

Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos

138 825

🔥 Self-Supervised Vision Transformers with DINO Blogpost: https://ai.facebook.com/blog/dino-paws-computer-vision-with-self-supervised-transformers-and-10x-more-efficient-training/ Paper: https://arxiv.org/pdf/2104.14294.pdf Code: https://github.com/facebookresearch/dino

138 825

Advancing the state of the art in computer vision with self-supervised Transformers and 10x more efficient training

138 825

CS224W: Machine Learning with Graphs - Stanford / Winter 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUemjLiP4L1x9k6Z9D8rNbYW Full Stack Deep Learning - Spring 2021 - UC Berkeley https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUc2nlabZjCLLe8EQa9fOoa9 Introduction to Deep Learning (I2DL) - Technical University of Munich https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUdmk7v06MDyIx0SDxTrIoqk 3D Computer Vision - National University of Singapore - 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUflLnJF6hgi0FkeNG1zSFCZ CV3DST - Computer Vision 3: Detection, Segmentation and Tracking https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUd08wNo1FMd3eCUZXm8qexe ADL4CV - Advanced Deep Learning for Computer Vision https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUcQi2CwFIVQelSFCzxphJqz

138 825

2021- Courses List of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision from a top school

138 825

Paper: https://arxiv.org/pdf/1811.08264.pdf Github: https://github.com/DirtyHarryLYL/Transferable-Interactiveness-Network Learning list: https://github.com/DirtyHarryLYL/HOI-Learning-List

138 825

Transferable Interactiveness Knowledge forHuman-Object Interaction Detection

138 825

Paper: https://arxiv.org/pdf/2104.01604v1.pdf Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YHFLkxKRWJk

138 825

Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers End-to-end pipeline for Spoken Language Understanding (SLU)

138 825

Github: https://github.com/ai-coodinator/yolact_edge YolactEdge, competitive instance segmentation approach that runs on small edge devices at real-time speeds. Specifically, YolactEdge runs at up to 30.8 FPS on a Jetson AGX Xavier (and 172.7 FPS on an RTX 2080 Ti) with a ResNet-101 backbone on 550x550 resolution images.

138 825

YolactEdge Real time Instance Segmentation on the Edge https://www.youtube.com/watch?v=pMDwXkIerw8

138 825

Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07941v1.pdf Github: https://github.com/hkchengrex/MiVOS Project page: https://hkchengrex.github.io/MiVOS/

138 825

CVPR 2021 paper Modular Interactive Video Object Segmentation: Interaction-to-Mask, Propagation and Difference-Aware Fusion (MiVOS)

138 825

Blog: https://ai.facebook.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/ Github: https://github.com/facebookresearch/detectron2 Documentation: https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/tutorials/getting_started.html Colab tutorial: https://colab.research.google.com/drive/16jcaJoc6bCFAQ96jDe2HwtXj7BMD_-m5#scrollTo=QHnVupBBn9eR

138 825

Detectron2 is a ground-up rewrite of Detectron that started with maskrcnn-benchmark. The platform is now implemented in PyTorch.

138 825

Paper: https://arxiv.org/pdf/2102.09480.pdf Github: https://ycliu93.github.io/projects/unbiasedteacher.html Project page: https://ycliu93.github.io/projects/unbiasedteacher.html