Github Top Repositories
Top GitHub repositories in one place 🚀 Explore the best projects in programming, AI, data science, and more.
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Github Top Repositories
Канал Github Top Repositories (@githubre) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 330 підписників, посідаючи 15 272 місце в категорії Освіта та 32 126 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 330 підписників.
За останніми даними від 15 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 413, а за останні 24 години на 8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.79% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 143 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 105 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як repository, fork, programming, statistic, description.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Top GitHub repositories in one place 🚀
Explore the best projects in programming, AI, data science, and more.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
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🏹.
✈️ Our Telegram channels⬅️ 📱 Our WhatsApp channel⬅️
✈️ Our Telegram channels⬅️ 📱 Our WhatsApp channel⬅️
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 .
✈️ Our Telegram channels: https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk 📱 Our WhatsApp channel: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
✉️ Our Telegram channels: https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk 📱 Our WhatsApp channel: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
#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
🎥 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://lnkd.in/gZh5JhxH
#EdgeAI #YOLO11 #SonyIMX500 #AITRIOS #ObjectDetection #RaspberryPiAI #ComputerVision #DeepLearning #OnDeviceAI #ModelDeployment
🌟https://t.me/DataScienceN
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
