FINDING #6225 · UNIT ID 959159366
analyticalrohit/pytorch_fundamentals
Introduction to PyTorch, covering tensor initialization, operations, indexing, and reshaping.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.50
ACCEL
+0.20
RETENTION
26.5%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 45 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
607
FOLLOWERS
316
OWNER ★
2,908
Engagement Signals
FORKS
149
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 45 / 45 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
analyticalrohit/pytorch_fundamentals собрал 45 звёзд за окно, тогда как у автора всего 316 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 607. Это даёт surprise-индекс 0.00232 (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 35% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY1.503.63-2.13ABOVE 0%
RETENTION26.5%24.8%+1.7 PPABOVE 53%
FORKS149120+29ABOVE 56%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 23%