Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7517 · UNIT ID 943377535
Visualize-ML/Linear-Algebra-Made-Easy---Learn-with-Python-and-Visualization
”数学不难“ 之 《线性代数不难》上下册,66话题完册;欢迎批评指正
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000256
ENGAGEMENT0.68
FRESHNESS1.21
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.37
ACCEL
+0.14
RETENTION
18.1%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 16.7% · 221 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
28,746
FOLLOWERS
24,437
OWNER ★
43,085

Engagement Signals

FORKS
573
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 221 / 221 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Visualize-ML/Linear-Algebra-Made-Easy---Learn-with-Python-and-Visualization собрал 221 звёзд за окно, тогда как у автора всего 24,437 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 28,746. Это даёт surprise-индекс 0.000256 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 16.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY7.373.63+3.73ABOVE 72%
RETENTION18.1%24.8%-6.8 PPABOVE 37%
FORKS573120+453ABOVE 84%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%