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 13 272 підписників, посідаючи 15 356 місце в категорії Освіта та 32 458 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 272 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 387, а за останні 24 години на 25, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 1.12%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.74% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 148 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 98 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 11 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.
#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
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
