uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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 138 820 підписників, посідаючи 817 місце в категорії Технології та додатки та 89 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 138 820 підписників.

За останніми даними від 02 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -985, а за останні 24 години на -42, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.97%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.69% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 6 896 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 346 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 11.
  • 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 03 листопада, 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
138 820
Підписники
-4224 години
-4077 днів
-98530 днів
Архів дописів
"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it
"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it

Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural network
Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural networks.

The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun
The Power and Limitations of Deep Learning with Yann LeCun

All list of accepted REINFORECEMENT LEARNING papers to NeurIPS 2019

How Stuff Works: A Comprehensive Topic Modelling Guide with NMF, LSA, PLSA, LDA & lda2vec (Part-1). Medium article from Sourav Bose

This link is not valid curently. Alternatively, we can use this link: http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py

A practical approach to learning machine learning GitHub : https://github.com/GokuMohandas/practicalAI - 📚 Notebooks on topics from basic Python to advanced deep learning techniques #PyTorch - 🖥 Run everything using #Colab : https://colab.research.google.com/…/GokuMohand…/practicalAI/

Paper link: https://arxiv.org/pdf/1905.05172.pdf Official Page: https://shunsukesaito.github.io/PIFu/ Code status: coming soon

From ICCV 19: PIFu, an end-to-end deep learning method that can reconstruct a 3D model of a person wearing clothes from a single image.

Let's have a little fun. World of Machine Learning, Deep Learning, Python with frameworks

Let your machine play Super Mario Bros! and remind our youth. Here is python implementation of Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm for Super Mario Bros.

PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# an
PVS-Studio Analyzer. Tool for detecting bugs and security weaknesses in the source code of programs, written in C, C++, C# and Java. Download, try and make a clean code, which less bugs