Github Trends®
9012 findingsmedian surprise 0.00968window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 90D (90 days) — РАНГ #2249.
FINDING #2249 · UNIT ID 742273627
Labellerr/Hands-On-Learning-in-Computer-Vision
Hands-On Learning in Computer Vision
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00915
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
39% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.39
ACCEL
-0.02
RETENTION
9.8%
PEAK 2026-05-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 215 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
221
FOLLOWERS
52
OWNER ★
585

Engagement Signals

FORKS
109
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 215 / 215 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Labellerr/Hands-On-Learning-in-Computer-Vision собрал 215 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 221. Это даёт surprise-индекс 0.00915 (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 9012 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 75%
VELOCITY2.393.62-1.23ABOVE 29%
RETENTION9.8%15.2%-5.4 PPABOVE 33%
FORKS109101+8ABOVE 52%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 49%