uk
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

Відкрити 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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 142 667 підписників, посідаючи 813 місце в категорії Технології та додатки та 86 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 142 667 підписників.

За останніми даними від 15 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -1 289, а за останні 24 години на -46, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.44%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.85% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 9 197 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 646 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
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...

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 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.

142 667
Підписники
-4624 години
-2077 днів
-1 28930 день
Архів дописів
Machine Learning Cheatsheet. Brief visual explanations of machine learning concepts with diagrams, code examples and links to resources for learning more.

Papers with codes, which published in top conferences and sorted by stars. Read the paper and play with code. This repository is continuous progress and weekly update

NLP_2018_Highlights.pdf2.96 MB

NLP 2018 Highlights By Elvis Saravia. Summary of all the biggest NLP stories, state-of-the-art results and new interesting research directions of the year coming from both academia and the industry

A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning

Wonderfully interactive, gentle, and well done introduction to probability and statistics. Walk through this with your favorite kid and give them a head-start in life on ML https://seeing-theory.brown.edu/basic-probability/index.html

Some important discussion and effective learning method from specialists. I'll highly recommend to read this greate article

The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

MIT Deep Learning courses list from scholars and video tutorials, lectures series

Cheatsheets for each machine learning field and ultimate complition of concepts from Stanford CS. Updated (2018) and in pdf version

TensorSpace is a neural network 3D visualization framework Built on TensorFlow.js, Three.js and Tween.js. Better understandin
TensorSpace is a neural network 3D visualization framework Built on TensorFlow.js, Three.js and Tween.js. Better understanding and imagination of deep learning with visualization