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
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub
BMW shares AI algorithms used in production, available on GitHub

Things you need to consider about your algorithm is working or not

Free AI Resources Find The Most Updated and Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Mathematics, Python Programming Resources. (Last Update: December 4, 2019)

RoboNet Project page: https://www.robonet.wiki/

RoboNet: A Dataset for Large-Scale Multi-Robot Learning (15 million video frames, 7 Robot platform).
RoboNet: A Dataset for Large-Scale Multi-Robot Learning (15 million video frames, 7 Robot platform).

Now t-SNE with RAPIDs cuML 2000x speed-up over scikit-learn. But is very slightly accurate (at most ~3% error). Here is also
Now t-SNE with RAPIDs cuML 2000x speed-up over scikit-learn. But is very slightly accurate (at most ~3% error). Here is also detailed explanation about t-SNE, wich nonlinear dimensionality reduction algorithm.

NVIDIA released a PyTorch library ‘Kaolin’, which in few steps, moves 3D models into neural networks.
NVIDIA released a PyTorch library ‘Kaolin’, which in few steps, moves 3D models into neural networks.

Here is the paper link: https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf And unofficial implementation of this paper: https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning

South Korea has created an entire city for testing self-driving cars with 35 kinds of road test facilities. Here is the video from BuzzFeed news

Last week one of the important conference in computer vision fields ICCV19 held on Seoul and finished. Here is the voting results about bests. ICCV 2019 Best Papers: * Best Paper Award (Marr Prize): SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image * Best Student Paper Award: PLMP — Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility * Best Paper Honorable Mentions Paper: Asynchronous Single-Photon 3D Imaging