9 measurements spanning 20 days, net -453. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 2,516–3,105 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
27 Aug 2026, 17:24
2,584
-50
24 Aug 2026, 15:04
2,634
-248
21 Aug 2026, 03:02
2,882
-3
18 Aug 2026, 12:13
2,885
-39
15 Aug 2026, 02:27
2,924
-40
11 Aug 2026, 17:53
2,964
-54
8 Aug 2026, 14:34
3,018
-19
7 Aug 2026, 18:02
3,037
no change
7 Aug 2026, 17:50
3,037
first reading
Engagement
20 posts held, back to 21 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
46.6%
avg views ÷ 2,584 subscribers
Avg views / post
1,200
6 posts measured
Reaction rate
0.484%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
6
of 20 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 2 August 2026
Posts held
20 (21 July 2026 – 2 August 2026)
Views total
7,224
Reactions total
35
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 00:10 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
91 reactions across 19 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 50.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
46
50.5%
❤
19
20.9%
👍
11
12.1%
👏
6
6.59%
🤣
6
6.59%
💯
3
3.30%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 91reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 21 July 2026 to 2 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
🔰 ستون دوم: حساب دیفرانسیل (قطبنمای یادگیری)
یک مدل هوش مصنوعی در بدو تولد هیچچیزی بلد نیست! وقتی برای اولین بار قیمت یک خانه ۵ میلیاردی را حدس میزند، ممکن است بگوید: ۱.۵ میلیارد!
مدل چطور میفهمد که باید حدسش را اصلاح کند؟اینجاست که حساب دیفرانسیل و مفهوم مشتق وارد میشود.
فرض کنید یک دکمه ولوم (تنظیم) روی مدل دارید. مشتق دقیقاً مثل یک راهنما به مدل میگوید:
«اگر این دکمه را کمی به سمت راست بچرخانی، خطایت کمتر…
🔰 در ادامه رونمایی دیشب، خیلی از شما پرسیدید که در دوره جامع جنگو دقیقاً چه مهارتهایی کسب میکنیم؟
مسیر یادگیری شما در این دوره به ۵ فاز اصلی تقسیم شده است که جزئیات آن در تصویر بالا ذکر شده است.
🎁 خروجی نهایی شما در پایان دوره: یک وبسایت با قابلیت مدیریت فیلمها، سینماها، سانسها، پروفایل کاربران و سیستم خرید بلیت.
✔️ ۳ ماه پشتیبانی و رفع اشکال مستقیم
✔️ دسترسی سالیانه به ویدئوها
✔️ پرداخت منعطف در ۳ قسط
📩 بر…
🚀 ثبتنام دوره جامع Django آغاز شد!
اگر پایتون بلدی و میخوای وارد بازار کار حرفهای وب بشی، جنگو بهترین انتخاب توست.
🎯 خروجی این دوره چیه؟ ما تئوریبافی نمیکنیم! صفر تا صد یک «سامانه واقعی فروش بلیت سینما» رو با هم میسازیم تا یک نمونهکار قوی داشته باشی.
✨ چرا کدنست؟
✅ آموزش ۱۰۰٪ عملی و پروژهمحور
✅ ۳ ماه پشتیبانی مستقیم توسط مدرس
✅ دسترسی سالیانه به ویدئوها
✅ شرایط پرداخت اقساطی
🎁 تخفیف ویژه ۴۸ ساعته:
فقط تا ۲…
آیا فقط یادگیری پایههای پایتون برای ورود به بازار کار کافی است؟ 🤔
پایتون زبان بینظیر و قدرتمندی است، اما تا زمانی که نتوانید با آن یک «پروژه واقعی و کاربردی» بسازید، مهارت شما به خروجی واقعی و درآمد تبدیل نمیشود. یکی از سریعترین مسیرها برای پایتونکارها، ورود به دنیای توسعه وب با فریمورک قدرتمند Django است.
اگر مفاهیم پایه پایتون را بلدید و دوست دارید بدانید چطور میتوانید یک وبسایت واقعی (مثلاً یک سیستم فروش…
🏗 جبر خطی در دیپ لرنینگ: خلق مفاهیم!
در پست قبل دیدیم که جبر خطی دادهها را برای ماشین بستهبندی میکند. اما در یادگیری عمیق (Deep Learning)، جبر خطی کار بسیار بزرگتری میکند: نجاری و ساخت مفاهیم جدید!
فرض کنید میخواهیم قیمت خانه را حدس بزنیم. دادههای خام ما «متراژ»، «تعداد اتاق» و «سن بنا» هستند.
وقتی این دادهها وارد لایههای پنهان (Hidden Layers) در شبکه عصبی میشوند، ضربهای ماتریسی متوالی، این ویژگیها را ب…
🤔آیا ذهن تو برای برنامهنویسی ساخته شده؟🤔
قبل از اینکه میلیونها تومان خرج دورههای برنامهنویسی کنی، اول استعدادت رو بسنج! 🛑
فقط افراد کمی میتونن سوال ۶ این تست رو درست جواب بدن؛ تو چطور؟ 🧐
در آزمون استعدادیابی #رایگان کدنست شرکت کن و قدرت تحلیل منطقی خودت رو محک بزن.
شروع آزمون رایگان:👇
👉@codenest_bot
سلام به همراهان عزیز کدنست 🌺 امیدوارم حالتون عالی باشه ☺️
بالاخره دستیار هوشمند مدرسه برنامهنویسی کدنست آماده شد! 🥳🎉
از همین حالا میتونید با وارد شدن به ربات، امکانات زیر رو امتحان کنید:
🧠 تست استعدادیابی رایگان: سنجش آمادگی ذهنی برای ورود به دنیای کدنویسی و هوش مصنوعی
💡 نکته روز: دریافت نکات آموزشی
📩 مشاوره رایگان: دریافت راهنمایی مستقیم مسیر شغلی
🎁 کیف پول و دعوت از دوستان: با دعوت هر دوست، ۱۰ امتیاز دریافت کنی…
🧮 ستون اول: جبر خطی (چگونه کامپیوتر دنیا را میبیند؟)
در پست قبلی گفتیم کامپیوتر فقط عدد میفهمد. اما چطور مشخصات یک خانه را به عدد تبدیل کنیم؟ اینجاست که جبر خطی وارد میشود!
جبر خطی زبانِ خلاصهسازی دادههاست:
🔹 بردار (Vector): یک لیست ساده از ویژگیهاست. مثلاً [120, 3] یعنی خانهای با ۱۲۰ متر و ۳ اتاق.
🔹 ماتریس (Matrix): جدولی از این لیستهاست. مثلاً مشخصات ۱۰۰۰ خانه مختلف.
🔰 چرا جبر خطی معجزه میکند؟
اگر جبر…
🧠 ماشینها چطور یاد میگیرند؟ (پشتپرده هوش مصنوعی)
کامپیوترها چشم ندارند تا عکس سگ و گربه را ببینند، یا درکی از «تورم» ندارند تا قیمت خانه را پیشبینی کنند. زبان مادری آنها فقط اعداد است.
ریاضیات در هوش مصنوعی (AI) صرفاً یک سری فرمول خشک دانشگاهی نیست! ریاضی دقیقاً همان موتوری است که مفاهیم دنیای واقعی را به کدهایی تبدیل میکند که ماشین بتواند آنها را بفهمد و از آنها «یاد بگیرد».
کل ساختمان باشکوه ماشین لرنینگ و…
⚠️ ساعت شنی به آخر رسید؛ آخرین فرصت برای ورود به دنیای مدرن برنامهنویسی!
امشب، پروندهی ثبتنامِ ویژه برای دوره «برنامهنویسی مدرن (پایتون + هوش مصنوعی)» بسته میشود.
اگر تا الان مردد بودید، یک مرور سریع با هم داشته باشیم که چه چیزی در انتظار شماست:
✅ یادگیری پایتون از صفر با دستیارهای هوشمند (بدون حفظ کردن کدهای تکراری)
✅ ۳ هفته اول کاملاً رایگان جهت بررسی و اطمینان از کیفیت
✅ امکان پرداختِ راحت در ۲ قسط
👥 یک خبر …
👍4
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @codenest_ai. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 27 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“مدرسه برنامهنویسی کدنست | هوش مصنوعی و طراحی سایت” (@codenest_ai), 2,584 subscribers as measured 27 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/codenest_ai.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.