Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #8986.
FINDING #8986 · UNIT ID 1216599989
datawhalechina/deep-learning-notes
Personal deep learning study notes and tutorial-style notebooks
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000155
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.46
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
10% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.20
ACCEL
-0.12
RETENTION
13.3%
PEAK 2026-08-06 · FORK-RETENTION 66.7% · 66 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
141,573
FOLLOWERS
32,408
OWNER ★
383,787

Engagement Signals

FORKS
37
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 66 / 66 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/deep-learning-notes собрал 66 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,408 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,573. Это даёт surprise-индекс 0.0000155 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY2.203.63-1.43ABOVE 25%
RETENTION13.3%25.0%-11.7 PPABOVE 28%
FORKS37117-80ABOVE 24%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%