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 142 711 підписників, посідаючи 816 місце в категорії Технології та додатки та 87 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 142 711 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.

142 711
Підписники
-4624 години
-2077 днів
-1 28930 день
Архів дописів
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

How to drive #Weights and #Biases matrices in #Neural_Networks for #Machine_Learning. Code available at: https://github.com/yasser64b/Machine-Learning-

Easily install with pip and try in your code https://github.com/alexmojaki/heartrate

Heartrate - real-time visualization of code execution. Observe your Python code with this tool. Python 3.5+

Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures T
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures The topics range from optimization and Bayesian inference to deep learning, reinforcement learning, and Gaussian processes. The lectures are of tutorial style, starts from basics, but then quickly picking up the pace so that after 2-4 hours of teaching, they arrive at the state of the art in the subject area.