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 140 416 підписників, посідаючи 811 місце в категорії Технології та додатки та 88 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 140 416 підписників.

За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -772, а за останні 24 години на -64, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.97% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 11 442 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 771 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
  • 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 02 вересня, 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.

Buy Ad
140 416
Підписники
-6424 години
-2617 днів
-77230 днів
Архів дописів
It's CVPR time! We will not meet in person next week at CVPR 2020 Seattle: The conference has gone virtual...

sticker.webp0.16 KB

Github link of "AI DeOldify Tool": https://github.com/jantic/DeOldify?fbclid=IwAR2-glzM1UYuWHJWuNKi741bm8aeofZdE1-0v9ZN-6Lmlmh4ta63mn5ydZc —————————————————————————— Masked face recognition dataset👇 Wolrd’s most complete Masked Face Recognition Dataset is Free to Download: https://medium.com/the-programming-hub/wolrds-most-complete-masked-face-recognition-dataset-is-for-free-10d780eed512 ——————————————————————————

You Can Color Your Grandparent's Old Pictures or Videos with AI DeOldify Tool
You Can Color Your Grandparent's Old Pictures or Videos with AI DeOldify Tool

Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models Paper: https://arxiv.org/pdf/2005.07310.pdf Related Codes: https://github.com/airsplay/lxmert https://github.com/ChenRocks/UNITER

Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/
Short over view of Artificial Neural Networks with examples Page: https://www.infinitycodex.in/

PyRetri: An open source deep learning based unsupervised image retrieval toolbox built on PyTorch🔥
PyRetri: An open source deep learning based unsupervised image retrieval toolbox built on PyTorch🔥

ICLR 2020 (International Conference on Learning Representations) papers and their codes. Papers ranked based on stars
ICLR 2020 (International Conference on Learning Representations) papers and their codes. Papers ranked based on stars

Learning to See Through Obstructions
Learning to See Through Obstructions

AI Literacy for K-12 School Children

3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting

Tasks under Unsupervised learning: https://www.infinitycodex.in/ Deep Unsupervised Learning: Lecture: https://youtu.be/JBb5sSC0JoY Slides: https://bit.ly/34dVGE1 Colab: https://bit.ly/2JEzsl1

Important Tasks under Unsupervised Learning: Clustering Anomaly detection Dimensionality reduction and CS294-158 Deep Unsupervised Learning from Abbeel et al.