Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4569 · 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

SURPRISE0.000756
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
21.23
ACCEL
-0.30
RETENTION
13.3%
PEAK 2026-06-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 637 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
28,054
FOLLOWERS
23,838
OWNER ★
42,163

Engagement Signals

FORKS
474
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 637 / 637 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Visualize-ML/Linear-Algebra-Made-Easy---Learn-with-Python-and-Visualization собрал 637 звёзд за окно, тогда как у автора всего 23,838 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 28,054. Это даёт surprise-индекс 0.000756 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY21.234.23+17.00ABOVE 87%
RETENTION13.3%29.4%-16.1 PPABOVE 18%
FORKS47492+382ABOVE 85%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%