FINDING #1557 · UNIT ID 879414204
workofart/ml-by-hand
A deep learning library built from scratch with complex neural networks examples built on top for learning purposes.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
19% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.00
ACCEL
+1.57
RETENTION
10.5%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
55
FOLLOWERS
34
OWNER ★
213
Engagement Signals
FORKS
16
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
workofart/ml-by-hand собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 55. Это даёт surprise-индекс 0.0315 (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 84% OF 9721 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 84%
VELOCITY3.003.29-0.29ABOVE 45%
RETENTION10.5%25.7%-15.2 PPABOVE 24%
FORKS16169-153ABOVE 11%
SURPRISE0.030.00+0.03ABOVE 86%