GitHub Community
Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Присылать проекты – @makosha_work РКН: https://rkn.link/6vJ Купить рекламу: https://telega.in/c/github Официальный амбассадор BidFox
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала GitHub Community
Канал GitHub Community (@github) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 155 112 подписчиков, занимая 709 место в категории Технологии и приложения и 3 036 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 155 112 подписчиков.
Согласно последним данным от 14 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 260, а за последние 24 часа — 22, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.07%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.74% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 10 969 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 7 356 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 37.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, api, браузер, интерфейс, claude.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Лучшие проекты с GitHub.
Сотрудничество – @skill8989
Присылать проекты – @makosha_work
РКН: https://rkn.link/6vJ
Купить рекламу: https://telega.in/c/github
Официальный амбассадор BidF...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 15 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Facebook AI Research Speech и создателей Torch and Deep Speech.
GitHub | #Cpp #MLTransfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) с вокодером, который работает в режиме реального времени.
SV2TTS - это трехступенчатая структура глубокого обучения, которая позволяет создавать численное представление голоса из нескольких секунд аудио и использовать его для подготовки модели преобразования текста в речь, обученной на воспроизведение голоса.
GitHub | #Python #Voice