Github Top Repositories
Top GitHub repositories in one place 🚀 Explore the best projects in programming, AI, data science, and more.
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Github Top Repositories
El canal Github Top Repositories (@githubre) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 330 suscriptores, ocupando la posición 15 272 en la categoría Educación y el puesto 32 126 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 330 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 413, y en las últimas 24 horas de 8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.07%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.79% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 143 visualizaciones. En el primer día suele acumular 105 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como repository, fork, programming, statistic, description.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Top GitHub repositories in one place 🚀
Explore the best projects in programming, AI, data science, and more.”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.
A curated set of practical projects that turn theory into action: 🖼Predictive modeling for Black Friday and BigMart sales 🕯Time series forecasting for airline passenger trends 🧬Breast cancer detection from medical datasets. 💳Credit card fraud detection. 🏠Boston housing price prediction. 😳Face recognition using OpenCV. Each project is built with clarity and purpose👨💻. You can run everything directly in Google Colab — no setup required⚙. 🖥 GitHub
Start with a notebook… and walk away with real skills🏹.
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A powerful open-source GitHub repository by Jake VanderPlas. It turns his bestselling book into interactive Jupyter notebooks that teach: 🧮 NumPy → fast array operations 📊 Pandas → data cleaning & analysis 📈 Matplotlib → clear visualizations 🤖 Scikit-learn → machine learning made simple 🛸 IPython → efficient coding environment🎚️Run everything instantly via Binder or Google Colab — no setup needed⚙.
Don’t chase complexity... Start with clarity.🖥 GitHub .
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#NVIDIA #GENMO #HumanMotion #DeepLearning #AI #ComputerVision #MotionGeneration #MachineLearning #MultimodalAI #3DReconstruction✉️ Our Telegram channels: https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk 📱 Our WhatsApp channel: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
yolo export model=<path_to_drone_model> format=imx data=VisDrone.yaml
🎥 The video below shows the result of this process!
🔍Benchmark results for YOLO11n on IMX500:✅ Inference Time: 62.50 ms✅ mAP50-95 (B): 0.644📌 Want to learn more about YOLO11 and Sony IMX500? Check it out here ➡️
https://docs.ultralytics.com/integrations/sony-imx500/
#EdgeAI#YOLO11#SonyIMX500#AITRIOS#ObjectDetection#RaspberryPiAI#ComputerVision#DeepLearning#OnDeviceAI#ModelDeployment
🌟https://t.me/DataScienceNyolo export model=<path_to_drone_model> format=imx data=VisDrone.yaml
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🔍 Benchmark results for YOLO11n on IMX500:
✅ Inference Time: 62.50 ms
✅ mAP50-95 (B): 0.644
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