▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 7D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #5014.
FINDING #5014 · UNIT ID 461147335
ageron/handson-ml3
A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Python using Scikit-Learn, Keras and TensorFlow 2.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 6 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
25,281
FOLLOWERS
17,819
OWNER ★
74,618
Engagement Signals
FORKS
5,266
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 6 / 6 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
ageron/handson-ml3 собрал 6 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17,819 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 25,281. Это даёт surprise-индекс 0.000237 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 15% OF 5892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY6.009.00-3.00ABOVE 17%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS5,266433+4,833ABOVE 91%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 9%