17 Mar 2021, 12:22 UTC≈9,490 viewsread 6 August 2026
Если вы почему-то ещё не подписаны на меня в твиттере, то самое время это исправить https://twitter.com/siliconbangalor
Channel
Silicon Bangalore
@silicon_bangalore
On this record: Topic · Growth · Engagement · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry
1,208subscribers
+1 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
Register entry
| Telegram ID | -1001080442958 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @silicon_bangalore |
| Created | 14 December 2016 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 September 2026 |
| Measurements held | 7 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 17 September 2026 |
| On Telegram | t.me/silicon_bangalore |
Topic
Personal blog — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 18 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 81% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Sept 2026, 02:36 | 1,208 | +1 |
| 3 Sept 2026, 15:57 | 1,207 | -2 |
| 18 Aug 2026, 14:44 | 1,209 | -2 |
| 15 Aug 2026, 16:19 | 1,211 | +1 |
| 12 Aug 2026, 11:54 | 1,210 | +3 |
| 6 Aug 2026, 08:48 | 1,207 | no change |
| 6 Aug 2026, 00:25 | 1,207 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 23 February 2017 — 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 page of 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 17 March 2021. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Recent posts
17 Mar 2021, 11:51 UTC≈9,190 viewsread 6 August 2026
TLDR: набор случайных мыслей об e-mail Пытаюсь последние несколько дней оптимизировать рабочие и личные электронные коммуникации. И все идёт к тому, что я буду использовать емэйл для всех случаев когда никто не умер и когда компания не теряет деньги со слишком уж большой скоростью. Если кто-то умер или деньги прямо летят в трубу, надеюсь у всех хватит смелости набрать мой номер телефона. А я перестану читать 100 тре…
24 Aug 2018, 12:18 UTC≈13,400 viewsread 6 August 2026
Внезапно приспичило написать про ml опять. Модные нынче курсеровские курсы и каггловские соревнования сфокусированы исключительно на моделировании, а то и того хуже — на подробных деталях обучения моделей. Всегда считал такую учебу околобесполезной. Ну вот ты выучился чему-то, в руках lstm и понимание как именно работает back propagation. Что ты можешь сделать? Правильно, ничего кроме как пойти на каггл соревновать…
4 Jun 2018, 13:17 UTC≈11,500 viewsread 6 August 2026
Я люблю когда люди говорят о success rate в бизнесе и стартапах, ну, знаете, в духе «99% новых бизнесов прогорают». Подразумевая что есть какие-то внешние непреодолимой силы обстоятельства, которые не дают почти любому бизнесу состояться. Полная хуйня, конечно. Всегда либо хуёвый execution либо хуёвая идея. И если у тебя проблемы с крафтом или проблемы с генерацией и проверкой живых идей, то никто тебе не виноват. Э…
5 Feb 2018, 19:22 UTC≈13,300 viewsread 6 August 2026
Мои датасотонисты ебашат вообще адовые модели. Ну такой вот примерно рецепт усредненный, потому что вариаций масса. Берутся данные, они не сэмплируются, сэмплировать обучающую выборку — это не про моих датасотонистов. Они берут эти данные, вываливают их в сверточную нейронную сеть и начинают оптимизировать её стохастическим градиентным спуском. Добавляют во входной вектор огромное количество взаимосвязей свойств, энк…
18 Dec 2017, 19:35 UTC≈12,600 viewsread 6 August 2026
Я пожалуй помогу с этим тоже https://twitter.com/siliconbangalor/status/942840575216234496
30 Nov 2017, 07:05 UTC≈10,800 viewsread 6 August 2026
Кстати, если вас заебал рутений-106 и пошехонский сыр: https://t.me/Relocats
18 Nov 2017, 21:04 UTC≈9,620 viewsread 6 August 2026
Вернёмся ка к спарку, gpu, параллельному обучению и всему вот этому. Давайте представим что мы работаем не в самой маленькой компании, ну скажем в delivery hero и для простоты сейчас 2016 год. В этом году delivery hero выручит на всех рынках вместе 300млн или условно миллион в день. Для того чтоб получить верхнюю границу предположим что средний заказ всего 10 евро, итого 100к заказов в сутки. И мы, скажем, строим эл…
16 Nov 2017, 13:42 UTC≈7,610 viewsread 6 August 2026
Я знаю что не дописал всё что обещал, но тут в твиттере задали действительно хороший вопрос. Слегка перефразирую и обобщу его. Как войти в эту область профессии, раз каггл — игра в бирюльки, а курсы сконцентрированы на той же узкой специфике? Ребят, так же как и куда угодно. Базовые знание что такое модель как она может работать и всё такое уже есть у каждого кто не глух и не слеп — MLем прожужжали все уши. Более к…
11 Nov 2017, 18:39 UTC≈7,890 viewsread 6 August 2026
Продолжим! Как выглядит работа датасотониста? - Выбрать проблему достойную решения. - Достать или собрать данные для обучения. - Feature engineering - Построить модель - Запустить в продакшен, убедиться что есть польза На каждом шаге можно вернуться к одному из предыдущих, что постоянно и случается. Что же делают на каггле? Самую кроху фичаинжениринга и само моделирование. Это меньшая из всех проблем вообще. Что е…
10 Nov 2017, 20:21 UTC≈12,300 viewsread 6 August 2026
Давайте ка я сделаю из вас датасотонистов покруче 99.9% тех что есть на рынке. Но сначала затрём про рынок и зачем нужен ML. Хайп вокруг ML стоит невиданный. На собеседованиях кандидаты рассказывают как парсить логи с помощью deep learning (не шучу) и рассказывают как они собирают огромные массивы данных для NLP (пишут 1000 предложений в текстовый файл самостоятельно). Вокруг AI, спарк и conversational interfaces, …
26 Oct 2017, 18:24 UTC≈1,170 viewsread 6 August 2026
Forwarded from @profunctor_ioPhoto
Photo, posted without a caption
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @silicon_bangalore. 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
@silicon_bangalore 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.
@eatandtits
named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
named in 1 post, 8 August 2026 – 8 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 13 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Silicon Bangalore” (@silicon_bangalore), 1,208 subscribers as measured 13 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/silicon_bangalore.
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.