uk
Feedback
Tensorflow(@CVision)

Tensorflow(@CVision)

Відкрити в Telegram

اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2keras

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Tensorflow(@CVision)

Канал Tensorflow(@CVision) (@cvision) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 939 підписників, посідаючи 8 686 місце в категорії Технології та додатки та 21 848 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 939 підписників.

За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -92, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 0%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 8.37% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 250 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مدل, مصنوعی, llm, استدلال, مغز.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2kera...

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 10 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

14 939
Підписники
-324 години
-337 днів
-9230 день

Триває завантаження даних...

Залучення підписників
червень '26
червень '26
+7
в 0 каналах
травень '26
+22
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+22
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+8
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+29
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+13
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+62
в 1 каналах
Get PRO
листопад '25
+281
в 22 каналах
Get PRO
жовтень '25
+201
в 14 каналах
Get PRO
вересень '25
+265
в 21 каналах
Get PRO
серпень '25
+284
в 16 каналах
Get PRO
липень '25
+165
в 3 каналах
Get PRO
червень '25
+64
в 5 каналах
Get PRO
травень '25
+236
в 9 каналах
Get PRO
квітень '25
+123
в 3 каналах
Get PRO
березень '25
+164
в 10 каналах
Get PRO
лютий '25
+153
в 7 каналах
Get PRO
січень '25
+136
в 5 каналах
Get PRO
грудень '24
+100
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+247
в 4 каналах
Get PRO
жовтень '24
+353
в 10 каналах
Get PRO
вересень '24
+239
в 6 каналах
Get PRO
серпень '24
+250
в 6 каналах
Get PRO
липень '24
+230
в 7 каналах
Get PRO
червень '24
+182
в 2 каналах
Get PRO
травень '24
+1 045
в 16 каналах
Get PRO
квітень '24
+533
в 17 каналах
Get PRO
березень '24
+364
в 3 каналах
Get PRO
лютий '24
+453
в 5 каналах
Get PRO
січень '24
+753
в 12 каналах
Get PRO
грудень '23
+837
в 15 каналах
Get PRO
листопад '23
+416
в 17 каналах
Get PRO
жовтень '23
+223
в 9 каналах
Get PRO
вересень '23
+296
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+226
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+144
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+229
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+135
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+166
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+189
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+132
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+149
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+101
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+124
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+132
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+185
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+231
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+180
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+106
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+347
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+291
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+74
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+90
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+165
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+87
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+208
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+140
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+267
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+103
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+167
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+175
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+213
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+147
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+87
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+270
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+86
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+6 203
в 0 каналах
Дата
Залучення підписників
Згадування
Канали
10 червня0
09 червня0
08 червня+1
07 червня0
06 червня0
05 червня+4
04 червня0
03 червня0
02 червня+1
01 червня+1
Дописи каналу
گوگل نسخه‌های جدید Gemma 4 را با تکنیک Quantization-Aware Training (QAT) منتشر کرده؛ رویکردی که به‌جای کوانتایز کردن مدل بعد از آموزش (PTQ)، از همان فرآیند آموزش، محدودیت‌های دقت پایین را شبیه‌سازی می‌کند. نتیجه این کار، مدل‌هایی است که با حافظه بسیار کمتر اجرا می‌شوند اما بخش بزرگی از کیفیت نسخه اصلی را حفظ می‌کنند. به گفته گوگل، نسخه موبایلی Gemma 4 E2B حتی می‌تواند با کمتر از ۱ گیگابایت حافظه اجرا شود و برای لپ‌تاپ‌ها، موبایل‌ها و Edge Deviceها گزینه بسیار جذاب‌تری باشد. از طرف دیگر، Unsloth نیز پشتیبانی کامل از این مدل‌ها را اضافه کرده و نشان داده که اگر تبدیل QAT به فرمت‌های اجرایی مانند GGUF به‌درستی انجام شود، می‌توان افت دقت را به حداقل رساند و در عین حال از مزایای اجرای 4-bit بهره برد. این یعنی اجرای مدل‌های بزرگ‌تر روی GPUهای مصرفی و حتی سخت‌افزارهای محدود، بدون قربانی کردن محسوس کیفیت پاسخ‌ها. برای توسعه‌دهندگانی که به اجرای محلی (Local LLM)، Agentها یا اپلیکیشن‌های Edge علاقه دارند، Gemma 4 QAT یکی از مهم‌ترین انتشارهای اخیر محسوب می‌شود. 📚 برای مطالعه بیشتر: 🔹 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/quantization-aware-training-gemma-4/ 🔹 https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4/qat 🌀 @cvision 🌀

2
🚀 مدل Gemma 4 QAT؛ وقتی کوانتایز شدن دیگر به معنی افت کیفیت نیست ! 🚀
🚀 مدل Gemma 4 QAT؛ وقتی کوانتایز شدن دیگر به معنی افت کیفیت نیست ! 🚀
1 582
3
🔥 SAM 3D Body — Promptable Full-Body Mesh Recovery یک مقاله از Meta AI که از یک single RGB image می‌تواند یک full 3D human b
🔥 SAM 3D Body — Promptable Full-Body Mesh Recovery یک مقاله از Meta AI که از یک single RGB image می‌تواند یک full 3D human body mesh را reconstruct کند. ویژگی مهم این مدل این است که promptable است؛ یعنی علاوه بر حالت automatic، می‌توانید reconstruction را با mask و 2D keypoints هدایت کنید. ✅ Full-body 3D mesh recovery از یک تصویر ✅ Support برای guidance با mask و keypoints ✅ Robust روی تصاویر واقعی ✅ کاربرد در animation، game development، AR/VR و motion capture این مدل در ادامه مسیر SAM نشان می‌دهد که vision foundation models در حال ورود جدی به 3D reconstruction هستند. 🚀 📄 Paper: https://arxiv.org/pdf/2602.15989 💻 Code: https://github.com/facebookresearch/sam-3d-body
2 008
4
📢🎉کد تخفیف ویژه اعضای محترم کانال به مناسبت عید غدیر کد تخفیف 800 هزارتومانی شبکه های عصبی گرافی gnn_ghadir_1405 کد تخفیف 6
📢🎉کد تخفیف ویژه اعضای محترم کانال به مناسبت عید غدیر کد تخفیف 800 هزارتومانی شبکه های عصبی گرافی gnn_ghadir_1405 کد تخفیف 60 درصدی آموزش هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) COUPON-A7EDE کد 70 درصد تخفیف آموزش مدل‌های زبانی-تصویری (VLM): از درک تصویر و ویدیو تا فاین‌تیون پیشرفته COUPON-DDAEC کد تخفیف 70 درصدی آموزش جامع یادگیری عمیق(Deep Learning) با Tensorflow و keras COUPON-5B37A اعتبار تا: 22 خرداد ماه 1405
3 228