Channel
@matchast
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
887subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001213847099 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @matchast |
| Description | Высшая математика в бизнесе и жизни vk.com/mat.chast botcamp.timepad.ru www.youtube.com/channel/UCoO8ApMu4QM4KQ8oGRCgOHQ Чат: t.me/matchast_chat |
| Created | 26 November 2017 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/matchast |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 01:05 | 887 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:54 | 887 | first reading |
20 posts held, back to 29 August 2021 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 10 September 2024. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
172 reactions across 13 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 32.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 55 | 32.0% | |
| 🔥 | 48 | 27.9% | |
| ❤ | 38 | 22.1% | |
| 👎 | 24 | 14.0% | |
| 💩 | 3 | 1.74% | |
| ❤🔥 | 1 | 0.581% | |
| 💋 | 1 | 0.581% | |
| 🙏 | 1 | 0.581% | |
| 🤩 | 1 | 0.581% |
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 14 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 172reactions 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 29 August 2021 to 10 September 2024, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Классный хабр от tech_priestess про внутреннюю размерность фигур и пространств эмбеддингов. TwoNN подход сейчас часто используется для анализа языковых моделей (в т.ч. в одной из моих работ — The Shape of Learning)
❤5👍3🔥1
Почему почти у всех полезных матриц маленький ранг? В нашей с вами жизни матрицы малого ранга встречаются на каждом шагу, например, в моделировании физических свойств физических систем (анализ теплопроводности или модальный анализ вибраций), в рекомендательных системах, сжатие изображений – везде, если поискать , можно найти матрицы с небольшим рангом. 🧐 Это невероятно удобно: с матрицами малого ранга можно делать …
🔥17❤1
Ищем в нашу команду Mathshub талантливых инструкторов в сфере machine learning! Кто мы? Mathshub - международная школа программирования и анализа данных. Создатели школы - практики и предприниматели, построившие карьеру в разработке и управлении продуктов с машинным обучением в Яндекс, Mail.Ru Group, Alfabank, Ozon, МВидео, Aitarget с опытом преподавания в ВШЭ, МФТИ, Y-DATA. Какие требования к кандидатам? - Отлично…
❤1❤🔥1💋1💩1🤩1
Photo, posted without a caption
👍23👎2
Представляю бесплатный интенсив из 20 занятий по питону и математике для начинающих. Организует MathsHub, с которым я много чего преподавал последние два года, а проводит Аня Чувилина, моя бывшая коллега по Yandex Data Factory. Подробности: https://maths-h.com/ru/python-math-aug22
🔥10❤1👎1💩1
Слева: линейная, изотоническая, и сглаженная изотоническая регрессии. Справа: в зависимости от степени регуляризации мы можем как угодно интерполировать между линейной и изотонической регрессией.
👍1
Недавно мне понадобилось для калибровки регрессионных моделей обучить формулу y=f(X), которая хорошо бы приближала заданное облако точек (возможно, нелинейно) и была бы монотонно возрастающая и по возможности гладкая. В scikit-learn нашлись три примерно подходящие модели: 1) Старая добрая LinearRegression: монотонная и максимально гладкая, но неспособная описывать нелинейности. 2) IsotonicRegression: монотонная и ум…
🔥8👍4❤1💩1
Со следующей недели коллеги из MathsHub будут проводить открытый и бесплатный месячный интенсив по математике и питону. Он подойдёт тем, кто хочет активно приступить к ML, но боится, что технических навыков не хватит. Будет обзор инструментов python для работы с данными, и вспоминалочка базового матана/линейной алгебры/теорвера. Подробности: https://maths-h.com/ru/intensive-mathpython
🔥11❤2👍1
Открытое письмо российских айтишников против войны в Украине. https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScEsxsoXl_7R4aD5F8-B7fCCBVwU_BXBaOVJsKszbFyRHRkkw/viewform
❤27👎16👍11
Всем привет! В марте мы запускаем новый поток курса по машинному обучению. Курс, как и раньше, состоит из трёх компонент: 1) Общеобразовательная: по две лекции и два семинара в неделю в течение двух месяцев; будем погружаться в теорию и практику ML. 2) Проектная: каждый студент работает над своим проектом и регулярно консультируется с нами, чтобы на выходе у каждого был свой работающий прототип какого-нибудь небеспол…
👍6👎3🔥1
Техники появляются все чаще. Времени на освоение каждой всё меньше. Распыляясь на множество техник, ни одну глубоко не понять. Как адаптироваться к технологической сингулярности? Ограничить своё внимание какой-то одной техникой, или выбрать 2-3 в рамках одного выбранного на длительный период направления? Такой вопрос задали полгода назад в комментариях к посту Матчасти, и мы его проигнорировали. А вопрос-то животреп…
Один работающий подход – развивать те навыки, которые точно долго не устареют, а это в первую очередь soft skills. Если ты просто клёвый чувак – работоспособный, коммуникабельный, структурный, умеющий концентрироваться, и хорошо принимающий решения, то ты в принципе уже не пропадёшь. Минус в том, что нужно очень внимательно заботиться о себе, и всё равно это не гарантирует, что в такой хорошей форме ты будешь всегда.…
👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @matchast. 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.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Матчасть” (@matchast), 887 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/matchast.
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.