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 13 272 suscriptores, ocupando la posición 15 356 en la categoría Educación y el puesto 32 458 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 272 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 387, y en las últimas 24 horas de 25, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.12%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.74% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 148 visualizaciones. En el primer día suele acumular 98 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 11 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.
#python #linux #cli #osint #tools #sherlock #python3 #forensics #cybersecurity #infosec #pentesting #cti #hacktoberfest #information_gathering #reconnaissance #redteam================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#react #nodejs #javascript #d3 #teachers #community #education #programming #curriculum #math #freecodecamp #learn_to_code #nonprofits #careers #certification================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#tutorial #guide #claude_code================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#fetch #terminal #command_line #neofetch #hacktoberfest #winfetch #fastfetch #flashfetch #macfetch #bsdfetch================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#windows #macos #linux #engineering #architecture #cad #fem #coin #bim #freecad #cam #3d_printing #3d #opencascade================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#ocr #ai================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#automation #opencode #multi_agent_systems #ai_agents #claude #parallel_execution #vibe_coding #claude_code #agentic_coding #oh_my_opencode================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#gateway #bedrock #openai #vertex_ai #azure_openai #llm #langchain #llmops #anthropic #openai_proxy #litellm #ai_gateway #llm_gateway #mcp_gateway================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
#instagram #youtube #social_media #twitter #research #reddit #hackernews #trends #claude #web_search #bluesky #recency #tiktok #ai_prompts #polymarket #deep_research #claude_code #ai_skill #openclaw #clawhub================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr
2. Install PyTorch (for your CUDA)
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2
3. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
4. Download models
conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt
5. Start processing videos
python infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region
Where task_ids:
* 0 — face enhancement
* 1 — colorization
* 2 — redrawing damage
An ideal tool if:
🟢you're restoring archival videos;
🟢you're creating historical content;
🟢you're working with neural networks and video effects;
🟢you want a wow result without paid services.
▶️ Demo on Hugging Face
♎️ GitHub/Instructions
#python #soft #github
https://t.me/CodeProgrammer
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
