Technology — 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 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% 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
33 measurements spanning 42 days, net -8,846. 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 10,961–22,461 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 33
Measured (UTC)
Subscribers
Change
19 Sept 2026, 05:19
12,288
-21
16 Sept 2026, 23:01
12,309
-10
15 Sept 2026, 03:58
12,319
-1,627
13 Sept 2026, 11:57
13,946
-280
11 Sept 2026, 14:35
14,226
-13
9 Sept 2026, 01:40
14,239
-1,632
5 Sept 2026, 17:20
15,871
-12
3 Sept 2026, 16:40
15,883
-9
2 Sept 2026, 06:07
15,892
-7
1 Sept 2026, 08:36
15,899
-5
31 Aug 2026, 06:26
15,904
-14
30 Aug 2026, 05:58
15,918
-7
29 Aug 2026, 03:13
15,925
-13
28 Aug 2026, 00:34
15,938
-6
27 Aug 2026, 00:08
15,944
-7
26 Aug 2026, 02:53
15,951
-5
24 Aug 2026, 23:57
15,956
-2,703
23 Aug 2026, 14:37
18,659
-15
22 Aug 2026, 01:44
18,674
-39
20 Aug 2026, 20:14
18,713
first reading
Engagement
63 posts held, back to 29 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 54 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
1.34%
avg views ÷ 12,288 subscribers
Avg views / post
165
15 posts measured
Reaction rate
0.701%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
15
of 63 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. It is computed over the 8 of 15 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 1 September 2026
Posts held
63 (29 July 2026 – 1 September 2026)
Views total
2,475
Reactions total
10
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
3 Sept 2026, 10:15 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
104 reactions across 41 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 82.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
86
82.7%
👏
6
5.77%
🔥
5
4.81%
🤔
4
3.85%
💔
1
0.962%
🤣
1
0.962%
🥰
1
0.962%
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 41 of the 63 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 104 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 63 most recent posts we hold, published 29 July 2026 to 1 September 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.
#information358
تبدیل PDF انگلیسی به فارسی با هوش مصنوعی
با این پرامپت میتونی PDF انگلیسی رو به ChatGPT یا Gemini بدی و علاوه بر ترجمه، ظاهر و طراحی فایل رو هم کاملاً شخصیسازی کنی.
پرامپت:
فایل PDF آپلودشده را مرجع اصلی پروژه در نظر بگیر.
ابتدا تمام صفحات PDF را بررسی و ساختار متنها، تصاویر، نمودارها، جداول، تیترها و المانهای گرافیکی آن را تحلیل کن.
سپس تمام متنهای انگلیسی را به فارسی روان، دقیق و حرفهای ت…
#information357
اسم پردازنده لپتاپ رو چطور بخونیم؟
مثلاً: Core i7-13620H
بخش Core i7 رده پردازنده؛ هرچه رده بالاتر باشد معمولاً توان پردازشی بیشتری دارد، اما نسل و مدل هم مهماند.
13 نسل پردازنده؛ نسل جدیدتر معمولاً بهینهتر و سریعتر است.
620 شماره مدل؛ برای مقایسه پردازندههای همنسل به کار میرود.
بخش H سری پردازنده؛ نشاندهنده عملکرد بالاتر و مناسب لپتاپهای قدرتمند است.
اره خلاصه میخواستین بخرین …
#information355
حتماً متوجه شدی که وقتی روی دسکتاپ راست کلیک میکنی، منو با یه تأخیر ریز ظاهر میشه. اون تأخیر پیشفرض ویندوز ۴۰۰ میلی ثانیست. اگه این مقدار رو صفر کنی، منوها تقریباً بلافاصله باز میشن.
برای این کار اول توی منوی استارت، Registry Editor رو سرچ کن و بازش کن. بعد مسیر زیر رو دنبال کن:
HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop
حالا سمت راست دنبال کلیدی به اسم MenuShowDelay بگرد. روش دابل کلیک کن و مقدارش ر…
#information356
فراموش کردن رمز ویندوز دیگه یک کابوس نیست
با این ترفند بدون نیاز به نصب مجدد ویندوز یا از دست دادن اطلاعات، میتوانید رمز عبور سیستم خود را به راحتی ریست کنید. در این روش، ابزار «دسترسیپذیری» صفحه ورود را موقتاً با محیط خط فرمان (CMD) جایگزین میکنیم تا با دسترسی ادمین، رمز جدیدی بسازیم.
مراحل انجام کار:
در صفحه لاگین ویندوز، کلید Shift را روی کیبورد نگه دارید و همزمان روی دکمه Restart کلیک کنید …
#information354
کلاد برای دانشمندان و پژوهشگران رایگان شد
شرکت Anthropic یک برنامه جدید با عنوان Claude Team Plan for Scientists راهاندازی کرده که طی آن ۱۰ هزار صندلی رایگان برای گروههای پژوهشی واجد شرایط در سراسر جهان ارائه میشود. Standard: رایگان به مدت ۱۲ ماه قیمت عادی: ۲۰ دلار در ماه
امکاناتی مثل:
• Claude Science
• Claude Code
• Claude Cowork
اتصال به ابزارها و منابع علمی
• اشتراک فایل و پروژه بین اعضای …
#information353
سایت MuscleWiki؛ ویکیپدیا برای بدنسازی
اگه باشگاه میری و نمیدونی برای هر عضله چه حرکاتی مناسبه، MuscleWiki
میتونه خیلی به کارت بیاد
انتخاب عضله → دیدن تمرینها → آموزش اجرای صحیح
از جلو بازو و سینه گرفته تا پا، سرشانه و شکم حتی میتونی هدفت و تجهیزاتت رو مشخص کنی تا با کمک AI پیشنهاد تمرینی بگیری.
لینک سایت
@configproxyhub
#information352
دانلودهای ویندوزت همیشه شلوغه؟ اینو ببین
با File Juggler میتونی پوشه Downloads ویندوز رو یکبار برای همیشه مرتب کنی
این نرمافزار فقط حدود ۱۱ مگابایت حجم داره و بعد از اینکه قوانین موردنظرت رو تنظیم کردی، خودش فایلها رو مدیریت میکنه:
انتقال خودکار عکسها به پوشه Photos
انتقال فایلهای ZIP و RAR به پوشه مخصوص
دستهبندی فایلها بر اساس فرمت و قوانین دلخواه
حذف خودکار فایلهای قدیمی؛ مثلاً بعد از ۲…
#information351
چجوری مکالمهها رو با کیفیت بالا تو اندروید ضبط کنیم؟
بالاخره یه اپلیکیشن کاربردی پیدا شد که روی تمام گوشیهای اندرویدی بدون مشکل کار میکنه و میتونید باهاش تماسهاتون رو با کیفیت عالی و به صورت خودکار ضبط کنید.
مراحل نصب و فعالسازی:
ابتدا وارد سایت CubeACR.app بشید.
اپلیکیشن اصلی (Cube ACR) رو از پلیاستور و فایل کمکی (Helper) رو مستقیم از همون سایت دانلود و روی گوشیتون نصب کنید.
وارد برنامه Cub…
#information350
ادامه پست های کار با مدل های لوکال هوش مصنوعی :
وقتی وارد دنیای مدلهای Local میشید، خیلی زود با عددهایی مثل 7B، 14B، 32B یا 70B روبهرو میشید. اما این اعداد دقیقاً یعنی چی؟
حرف B مخفف Billion یا میلیارد هست و تعداد پارامترهای مدل رو نشون میده.
مثلاً:
7B → حدود ۷ میلیارد پارامتر
14B → حدود ۱۴ میلیارد پارامتر
32B → حدود ۳۲ میلیارد پارامتر
70B → حدود ۷۰ میلیارد پارامتر
بهطور کلی، هرچی تعداد پارام…
#information349
گوشیت رو تبدیل به کنترل، موس و کیبورد کامپیوتر کن
با برنامه کاربردی و رایگان KDE Connect میتونید گوشی (اندروید یا آیفون) و کامپیوترتون (ویندوز، مک یا لینوکس) رو کاملاً باهم هماهنگ کنید و بدون نیاز به کابل، کلی کار خفن انجام بدید.
قابلیتهای جذاب KDE Connect:
موس و تاچپد بیسیم: کنترل دقیق اشارهگر، کلیک چپ/راست و اسکرول مستقیم از روی صفحه گوشی.
کیبورد مجازی: تایپ سریع و راحت متون روی کامپیوتر با …
#information348
اگه برای یادگیری زبان مدام با متنهای انگلیسی، ویدئوها و آهنگها درگیری، این اپ میتونه خیلی به کارت بیاد
Learn Languages in any App
یه ابزار جالبه که میتونه روی اپهای مختلف، متنها رو ترجمه کنه و برای یادگیری زبان کمکت کنه؛ حتی برای چیزهایی مثل YouTube، Instagram و Spotify.
مثلاً:
ویدئو میبینی → ترجمه رو همزمان داری
آهنگ گوش میدی → معنی متن رو راحتتر میفهمی
داخل اپها متن انگلیسی میبینی → سر…
#information347
یه ابزار رایگان برای تبدیل صدا به متن که اصلاً به اینترنت نیاز نداره
اسمش Buzzـه؛ یه اپلیکیشن متنباز که زیرِ کاپوتش از Whisper استفاده میکنه، ولی پردازشها کاملاً روی سیستم خودت انجام میشن.
یعنی:
فایلهات جایی آپلود نمیشن
خبری از API Key و هزینه نیست
برای کار کردنش اینترنت لازم نداری
با Buzz چه کارهایی میشه کرد؟
تبدیل فایل صوتی و ویدیویی به متن
گرفتن مستقیم لینک YouTube
رونویسی زنده از میکروفو…
🔥1
Showing the 12 most recent of 63 posts we hold for @configproxyhub. 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.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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.
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 19 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Config Proxy Hub” (@configproxyhub), 12,288 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/configproxyhub.
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.