Github Trends®
8038 findingsmedian surprise 0.00514window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #6430.
FINDING #6430 · UNIT ID 143568533
afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
VIP cheatsheets for Stanford's CS 229 Machine Learning
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000357
ENGAGEMENT0.73
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
-1.00
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-10-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
8,356
FOLLOWERS
4,776
OWNER ★
35,797

Engagement Signals

FORKS
4,261
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

afshinea/stanford-cs-229-machine-learning собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4,776 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,356. Это даёт surprise-индекс 0.000357 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 20%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION62.5%14.3%+48.2 PPABOVE 77%
FORKS4,261333+3,929ABOVE 91%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 12%