4 measurements spanning 4 days, net -8. 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 5,653–5,663 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
11 Aug 2026, 05:54
5,654
-6
8 Aug 2026, 00:18
5,660
-2
7 Aug 2026, 08:46
5,662
no change
7 Aug 2026, 08:36
5,662
first reading
Engagement
12 posts held, back to 20 March 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 8 pagesof 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 12 posts for this entry, the most recent from 19 May 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Photos
234
Videos
5
Links
256
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 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.
Video runtime
50s
Average length
50s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
316 reactions across 12 posts, in 16 distinct kinds. The most used accounts for 45.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
144
45.6%
👍
76
24.1%
❤
64
20.3%
⚡
5
1.58%
💅
4
1.27%
🤨
4
1.27%
🥰
4
1.27%
🤣
3
0.949%
❤🔥
2
0.633%
👀
2
0.633%
😭
2
0.633%
🤓
2
0.633%
🎉
1
0.316%
💋
1
0.316%
😐
1
0.316%
🤩
1
0.316%
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 12 of the 12 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 316reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 20 March 2025 to 19 May 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.
Advertising
Ad load
8.33%
1 of 12 posts carry an ad marker
Regulatory tokens
1
posts carrying an erid · 1 distinct token
Median views · ads
5,500
over 1 measured post
Median views · rest
2,860
over 11 measured posts
An ad marker, not a judgement about a post. A post is counted here because it carries one of two explicit markings: an erid token, which Russian law has required on paid placements since 2022 and which is issued against a specific advertising contract, or a #реклама / #ad hashtag in the body, which is the channel declaring it itself. The first is documentary; the second is a self-declaration and is weaker. No classifier reads the text and decides — nothing on this site guesses that a post is an advertisement.
This is a floor, and it can only ever be a floor.A channel that runs paid placements without marking them produces no marker for us to count, and an unmarked ad is indistinguishable from an ordinary post on the public surface. The ad load above therefore means “the share of posts that declared themselves”, never “the share of posts that were paid for”. A low figure is not evidence of a channel that runs few ads.
Both figures are medians, and no ratio between them is published. Each is a view reading that actually occurred on a post, picked by percentile_disc rather than averaged, so one viral post cannot move it and no interpolated value is invented between two readings. The sample on one side is under five posts, which is too thin to compare. The two figures are shown side by side with the count behind each, and deliberately not divided into a headline like “ads get x% fewer views” — an arithmetic that is easy to print and, at this sample size, means nothing.
Advertising tokens recorded on this entry
erid
Posts
First seen
Last seen
2VtzqvwUtXT
1
9 April 2025
9 April 2025
A token repeated across several posts is one advertising contract placed more than once, which is what the identifier is for. The strings are reproduced exactly as they appeared in the post or in its click-through URL and are not validated against any registry — we record the marker a channel published, and whether it resolves to a real contract is a question for the register that issued it.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 20 March 2025 to 19 May 2026. Views are the latest single reading held for each post, and any reading at or above 1,000 is rounded by Telegram to three significant figures.
Уже на этой неделе с 23 мая стартует Data Fest 2026! А 24 мая пройдёт секция ML in Advertising.
Делюсь анонсом докладов: все про внедренные решения в проде и прикладные подходы, которые можно применять не только в AdTech.
🔹«Реранкер в ритейле: как превратить рекламу в рекомендацию»
Как заменить фиксированные рекламные слоты умным ранжированием, которое подбирает рекламу под конкретного пользователя. Трансформер + г…
Как кластеризовать миллионы объектов с высокой размерностью и сложной структурой данных?
Когда мы работаем с эмбеддингами (например, BERT4Rec), то сталкиваемся с тремя проблемами: миллионы объектов, высокая размерность и невыпуклые формы кластеров. При снижении размеренности мы теряем часть информации. Тут возникает дилемма: при снижении размерности мы неизбежно теряем часть информации. Если оставляем в исходном вид…
Привет!
Вечер четверга — самое время вспомнить о том, что хотелось подать заявку на спикерство на Data Fest 2026 😊
📣 Стать спикером 📣
Ждём ваши темы в форме! Полный список секций доступен на странице подачи докладов (кстати, у нас добавились ML in Funtech, LeanAI, LLM Inference, ML in DBMS и ML in Rust) и они ждут своих героев 😎
⭐ Финальный дедлайн — 30 апреля, успевайте!
🙌 Стать участником 🙌
Первые регистрации…
Разбор докладов с конференции
И вот подошел к концу второй день конференции Data Fusion, на котором было множество различных секций, дискуссий и кейс-сессий. Я решила написать о парочке докладов, которые мне больше всего понравились.
➡️Первый доклад «Ключевые проблемы рекомендаций на последовательностях и варианты их решения». Посвящен проблемам в Sequential рекомендациях. В первой части рассматривалась проблема ра…
Первый день на Data Fusion 2026
Сегодня, 8 апреля, я побывала на первом дне конференции Data Fusion 2026 в технологическом кластере «Ломоносов».
Data Fusion – крупнейшая экспертная конференция по работе с данными и технологиями ИИ. Здесь собираются те, кто создает наше технологическое будущее.
➡️На конференции было очень много докладов и обсуждений про AI-агентов — это стало популярной темой первого дня. Разбирали…
Новости
Давно я тут ничего не писала, был небольшой перерыв. Для всех новеньких меня зовут Никулина Анастасия, я в ML и аналитике в совокупности уже больше 9 лет. В этом канале вы найдете кучу полезных статей тык. У меня есть свой ютуб канал про машинное обучение с аудиторией более 40 тыс человек тык.
А теперь к самому вкусному. Открылась регистрация на подачу докладов на Data Fest 2026. В этом году на конференции …
Рады приветствовать всех новых участников!
Здесь мы обсуждаем машинное обучение: алгоритмы, новинки из мира ML, а также делимся реальным опытом, который редко можно встретить в учебниках. Кроме того, на канале появляются анонсы образовательных курсов, которые уже завершили более 2000 студентов.
➡️Что почитать?
➖Многорукие бандиты в музыкальных рекомендациях
➖Почему лосс не падает, и модель не обучается?
➖Оптимизир…
➡️Обучение Data Science для начинающих 3.0
Друзья, мы запустили новую версию курса по машинному обучению! Теперь вы можете проходить материалы в удобное для вас время и в собственном темпе — независимо от графика других студентов.
❗️Мы снизили стоимость курса, поскольку формат стал ориентированным на самообучение. Тем не менее, у вас будет доступ к чату студентов, где можно общаться, обмениваться мнениями и задават…
➡️Обзор докладов по рекомендательным системам
Недавно завершилась ежегодная конференция Data Fusion. В этом году она особенно порадовала разнообразием секций, однако ключевое внимание было уделено теме данных — важнейшему компоненту любой модели, который, к сожалению, часто остаётся в тени.
Я решила попробовать новый формат и подготовила обзор на часть докладов из секции, посвящённой рекомендательным системам. На с…
Собираемся на Data Fusion! 🚀
16-17 апреля в Москве в кластере Ломоносов пройдет крупнейшая конференция Data Fusion по BigDate и AI. Программа конференции каждый год достаточно насыщенная, и этот год не исключение: в расписании как бизнес-, так и технические треки. В этом году будут выступления ведущих ученых, разбор кейсов ML в различных отраслях, дебаты «наука vs бизнес», а также узкопрофильные сессии по DataOps, C…
🚀 Подкаст Data Breakfast с Анастасией Никулиной. Часть вторая — Курсы в Data Science
🎙 О чём спросили?
▫️ Как создать курс, который меняет карьеру?
▫️ Платные vs бесплатные курсы: когда и зачем платить?
▫️ Почему YouTube-лекции — не всегда достаточно?
▫️ Как не стать «инфоцыганом» и заслужить доверие аудитории?
▫️ Pet-проекты: как превратить их в козырь для резюме?
▫️ Университет vs онлайн: что выбрать новичку?
🎧 С…
#мнение_эксперта
В конце февраля DeepSeek устроили неделю опенсорса и 5 дней публиковали репозитории с кодом их проектов ⚙️
◼ FlashMLA — механизм декодирования для больших языковых моделей.
◼ DeepEP — коммуникационная библиотека, специально разработанная для MoE и EP.
◼ DeepGEMM — библиотека для эффективных вычислений General Matrix Multiplications.
◼ DualPipe — инновационный алгоритм двунаправленного конвейерного п…
🔥15👍2
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @pymagic. 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.
Forward network
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.
Mentions
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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@pymagic named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@wb_space named in 2 posts, 8 August 2026 – 9 August 2026
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 11 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“PyMagic” (@pymagic), 5,654 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/pymagic.
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.