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
Сітка:📈 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 140 493 підписників, посідаючи 802 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 140 493 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -752, а за останні 24 години на -56, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.74%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.89% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 875 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 656 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
- 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 31 серпня, 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.
140 493
Підписники
-5624 години
-2987 днів
-75230 день
Архів дописів
10 new Git commands you should start using today
TLDR Discover ten lesser-known Git commands that can streamline your workflow and enhance repository management. Learn about git switch for safer branch changes, git restore for precise undoing, git maintenance for automating repository health tasks, and more efficient handling of large monorepos with git sparse-checkout. Master these practical solutions to improve your productivity and maintain clean, optimized repositories.🔗 https://appwrite.io/blog/post/10-git-commands-you-should-start-using
Avoid SELECT *, even on a single-column tables
TLDR Avoid using SELECT * in SQL queries, even for single-column tables, as it can lead to inefficient database operations and performance issues. Explicitly selecting only necessary columns allows for better optimization, reducing overhead related to deserialization, network costs, and query unpredictability. Specific column selection also facilitates easier code maintenance and database schema updates.🔗 https://medium.com/@hnasr/avoid-select-even-on-a-single-column-tables-d6deed7b4aee
How Senior Software Engineers Document Their Project
Software engineers often dislike documenting projects, but it distinguishes good engineers from bad. The Architectural Decision Record (ADR) is highlighted as an effective way to document architectural changes, providing benefits like aiding memory, improving team learning, and assisting future developers. The post outlines the importance of ADRs and provides a template and examples for implementation.🔗 https://dev.to/koladev/how-senior-software-engineers-document-their-project-1nf4
From Junior to Senior Developer with ChatGPT
ChatGPT and similar AI tools can significantly aid developers by analyzing code, suggesting improvements, writing tests, and more. Their effectiveness depends on clear, specific prompts. While they are not designed to solve new or niche problems independently, they excel in tasks like code contextualization, reviews, and documentation. Tools like GitHub Copilot leverage additional context to provide more relevant suggestions, bridging the gap between junior and senior developer roles.🔗 https://www.codemotion.com/magazine/ai-ml/from-junior-to-senior-developer-with-chatgpt
Toasts are Bad UX
TLDR Toasts often appear far from the user's focus, leading to jarring interactions. For example, YouTube's toast notifications conflict with other on-screen actions. A redesign suggests directly integrating feedback into user actions, such as placing indicators near interacted elements. Examples from Gmail and clipboard actions further illustrate unnecessary toast usage. Ultimately, no feedback is worse, but there are better methods than relying on toasts.🔗 https://maxschmitt.me/posts/toasts-bad-ux
11 open source AI projects that developers will love
TLDR Explore 11 open source AI projects aimed at easing software development. Projects like Upscayl enhance image resolution, Nyro automates mundane tasks, and Wren AI translates natural language into SQL. Tools like Geppetto and E2B sandboxes integrate AI with productivity tools, while DSPy and Guardrails optimize AI model training and accuracy. These projects demonstrate the potential of AI in transforming everyday tasks and development workflows.🔗https://www.infoworld.com/article/3566915/11-open-source-ai-projects-that-developers-will-love.html
10 Best Resources to Learn Software Architecture in 2025
TLDR Mastering software architecture is crucial for handling complex systems and transitioning from a developer role to an architect role. Essential resources include books like 'Designing Data-Intensive Applications' and courses such as 'The Complete Microservices and Event-Driven Architecture' on Udemy. Additionally, whitepapers and engineering blogs provide valuable insights. These resources cover various architectural styles, principles, and real-world challenges, helping you design scalable, maintainable, and high-performing systems.🔗 https://medium.com/javarevisited/10-best-resources-to-learn-software-architecture-in-2025-2524ac91dc76
Using GPT-4o for web scraping
TLDR A developer experimented with using GPT-4o's structured outputs for web scraping, creating an AI-assisted web scraper. While the model performed well with simple and complex tables, it struggled with combined rows and generating XPaths. Cost is a concern due to the model's character volume requirements. Future improvements could include better UX through capturing browser events and further refining HTML data cleanup.🔗 https://blancas.io/blog/ai-web-scraper
What is a Load Balancer?
TLDR A load balancer distributes network or application traffic across multiple servers to ensure availability, reliability, and performance. There are different types of load balancers, including hardware, software, cloud-based, Layer 4, Layer 7, and Global Server Load Balancing. Load balancers improve scalability and help manage large-scale applications efficiently. The post also touches on various design patterns for Kubernetes and highlights a sponsored service by QA Wolf for improved QA cycles.🔗 https://blog.bytebytego.com/p/ep123-what-is-a-load-balancer
How does Garbage Collection work?
TLDR Garbage collection is a crucial automatic memory management feature used in many programming languages. Java offers multiple garbage collectors tailored to different scenarios, Python employs reference counting alongside a cyclic collector to handle circular references, and GoLang utilizes a concurrent mark-and-sweep garbage collector to minimize application pauses. Additional topics include tools for designing fault-tolerant systems and key system design trade-offs.🔗 https://blog.bytebytego.com/p/ep125-how-does-garbage-collection
