Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 16:09 UTC

NVIDIA / cudf

cuDF - GPU DataFrame Library

C++ · Python · CudaApache-2.0★ 9 752 зірки⑂ 1 109 форківз трав. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипПлагіняк це визначено
#gpu#rapids#cudf#arrow#cuda#pandas#dataframe#dask#data-analysis#data-science#pydata#cpp#python

NVIDIA/cudf має індекс здоров’я 99 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (67/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 11 учасників.

99
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

99
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 89 калібровано до 99 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NVIDIA CorporationОрганізація · підтверджений домен
30 155 підписників803 публічні репозиторіїз трав. 2012 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
Mavenai.rapids:cudfвказує на інший репозиторій — не оцінюється26.08.1-5121 день тому
PyPIcudfвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.6.1.post1-12298 днів тому
PyPIcustreamzвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.0.1-12298 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 3 082 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year3 082
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 73 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 22 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~37,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count73
latest_release_tagv26.08.01
releases_from_tagsні
days_since_latest_release22
mean_days_between_releases37,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

88Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 9 752 зірок
25/25Форки — 1 109 форків
12.1/15Спостерігачі — 153 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 109
stars9 752
watchers153
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

94Винятковий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
54/54Бас-фактор — на 11 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
20.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 8% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor11
contributors_sampled100
top_contributor_share0,083

Реактивність на issue та PR

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
35.8/42Вирішення issue — закрито 85% issue
26.9/30Прийняття PR — злито 14 381/16 039 вирішених PR
6.5/13Newcomer PR acceptance — злито 1/2 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs14 381
open_issues1 171
closed_issues6 794
prs_merged_7d44
prs_decided_7d53
prs_merged_30d45
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,853
closed_unmerged_prs1 658
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 30 155 підписників у NVIDIA
25/25Послужний список — 803 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers30 155
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginNVIDIA
public_repos803
account_age_days5 242

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 16 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_kafka/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_polars/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_streaming/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/custreamz/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/dask_cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/pylibcudf/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.nvidia.com/cudf/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 13 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgpu, rapids, cudf, arrow, cuda, pandas, dataframe, dask, data-analysis, data-science, pydata, cpp, python
has_wikiні
homepagehttps://docs.nvidia.com/cudf/
docs_sitehttps://docs.nvidia.com/cudf/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

67Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

59Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
4.5/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 110 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей maven:ai.rapids:cudf@26.08.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 1 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

75Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.nvidia.com/llms.txt)
38.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 71 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.nvidia.com/llms.txt
legible_history_share0,717
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/cudf/Makefile, docs/dask_cudf/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_kafka/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_polars/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_streaming/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/custreamz/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/dask_cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/pylibcudf/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — python/cudf_polars/cudf_polars/py.typed, python/pylibcudf/pylibcudf/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageтак
bootstrap_filesdocs/cudf/Makefile, docs/dask_cudf/Makefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configspython/cudf_polars/cudf_polars/py.typed, python/pylibcudf/pylibcudf/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifestsjava/examples/deployment-modes/pom.xml, java/pom.xml
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — C++ (статично типізована)
53.5/55Керовані розміри файлів — 79/2 804 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageC++
largest_source_bytes793 759
source_files_sampled2 804
oversized_source_files79

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks, recipes
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks, recipes
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

9 752зірок GitHub
100контриб'юторів
3 082комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
73релізів
11бас-фактор
1 171відкритих issue
Maven, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 24 authors (cap 12)
  • maven package 'ai.rapids:cudf' points at a different repository (https://github.com/rapidsai/cudf); excluded from ecosystem scoring
  • pypi package 'cudf' points at a different repository (https://github.com/rapidsai/dask-cuda); excluded from ecosystem scoring
  • Could not fetch pypi package 'libcudf' from its registry
  • pypi package 'custreamz' points at a different repository (https://github.com/rapidsai/dask-cuda); excluded from ecosystem scoring
  • Could not fetch pypi package 'dask-cudf' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'pylibcudf' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'cudf_kafka' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'cudf-polars' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'cudf-streaming' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 109 ⇿
0Зірки
1 109Форки
73Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

02004006008001 0001 2001 109242018-122022-102026-09
Мажорні 0Мінорні 36Патчі 30

Кожна точка охоплює 8 днів.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-17 16:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
9Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 16 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
6Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities110 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 61
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
Mavenorg.slf4j:slf4j-api${slf4j.version}java/pom.xml
Mavenorg.apache.groovy:groovy4.0.21java/pom.xml
Mavenorg.apache.groovy:groovy-ant4.0.21java/pom.xml
Mavenorg.junit.platform:junit-platform-surefire-provider1.2.0java/pom.xml
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-engine5.4.2java/pom.xml
Mavenorg.apache.maven.surefire:surefire-logger-api2.21.0java/pom.xml
PyPIcachetools—python/cudf/pyproject.toml
PyPIcuda-bindings>=13.0.2,<14.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIcupy-cuda13x>=14.0.1,!=14.1.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIfsspec>=0.6.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIlibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumba-cuda-mlir>=0.3.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumba-cuda>=0.22.2,<0.31.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumba>=0.60.0,<0.65.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0,<3.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInvtx>=0.2.1python/cudf/pyproject.toml
PyPIpackaging—python/cudf/pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.0,<3.1.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=19.0.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIpylibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf/pyproject.toml
PyPIrich—python/cudf/pyproject.toml
PyPIrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf/pyproject.toml
PyPIcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_kafka/pyproject.toml
PyPIcuda-bindings>=13.0.2,<14.0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIcudf-streaming==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIkvikio==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py>=12python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIpackaging—python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIpolars>=1.35,<1.45python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIpylibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIrapidsmpf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.0.0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIlibcudf-streaming==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIpylibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIrapidsmpf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIconfluent-kafka—python/custreamz/pyproject.toml
PyPIcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/custreamz/pyproject.toml
PyPIcudf_kafka==26.12.*,>=0.0.0a0python/custreamz/pyproject.toml
PyPIstreamz—python/custreamz/pyproject.toml
PyPIcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIcupy-cuda13x>=14.0.1,!=14.1.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIfsspec>=0.6.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0,<3.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py>=12python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.0,<3.1.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIrapids-dask-dependency==26.12.*,>=0.0.0a0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIcuda-pathfinder—python/libcudf/pyproject.toml
PyPIcuda-toolkit==13.*python/libcudf/pyproject.toml
PyPIlibkvikio==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf/pyproject.toml
PyPIlibrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf/pyproject.toml
PyPInvidia-libnvcomp==5.3.0.16python/libcudf/pyproject.toml
PyPInvidia-nvjitlink>=13.3,<14python/libcudf/pyproject.toml
PyPIrapids-logger==0.3.*python/libcudf/pyproject.toml
PyPIlibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf_streaming/pyproject.toml
PyPIlibrapidsmpf==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf_streaming/pyproject.toml
PyPIlibrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf_streaming/pyproject.toml
PyPIcuda-bindings>=13.0.2,<14.0python/pylibcudf/pyproject.toml
PyPIlibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/pylibcudf/pyproject.toml
PyPInvtx>=0.2.1python/pylibcudf/pyproject.toml
PyPIrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/pylibcudf/pyproject.toml
Усі залежності 73

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 36 прямих і 37 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
Mavenorg.apache.groovy:groovy4.0.21пряма
Mavenorg.apache.groovy:groovy-ant4.0.21пряма
Mavenorg.apache.maven.surefire:surefire-logger-api2.21.0пряма
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-engine5.4.2пряма
Mavenorg.junit.platform:junit-platform-surefire-provider1.2.0пряма
Mavenorg.slf4j:slf4j-api1.7.30пряма
PyPIcuda-bindings—пряма
PyPIcuda-toolkit—пряма
PyPIcudf—пряма
PyPIcudf-kafka—пряма
PyPIcudf-streaming—пряма
PyPIcupy-cuda13x—пряма
PyPIfsspec—пряма
PyPIkvikio—пряма
PyPIlibcudf—пряма
PyPIlibcudf-streaming—пряма
PyPIlibkvikio—пряма
PyPIlibrapidsmpf—пряма
PyPIlibrmm—пряма
PyPInumba—пряма
PyPInumba-cuda—пряма
PyPInumba-cuda-mlir—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInvidia-libnvcomp5.3.0.16пряма
PyPInvidia-ml-py—пряма
PyPInvidia-nvjitlink—пряма
PyPInvtx—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpolars—пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpylibcudf—пряма
PyPIrapids-dask-dependency—пряма
PyPIrapids-logger—пряма
PyPIrapidsmpf—пряма
PyPIrmm—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
Mavenai.rapids:cudf—непряма
Mavenai.rapids:cudf-packaged26.12.0-SNAPSHOTнепряма
Mavenio.netty:netty-buffer—непряма
Mavenio.netty:netty-common—непряма
Mavenorg.apache.arrow:arrow-vector0.15.1непряма
Mavenorg.apache.hadoop:hadoop-common3.4.0непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-dependency-plugin—непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-failsafe-plugin2.22.0непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-gpg-plugin1.5непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-jar-plugin—непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin2.9.1непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin3.6.3непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-source-plugin2.2.1непряма
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin—непряма
Mavenorg.apache.parquet:parquet-avro1.10.0непряма
Mavenorg.codehaus.gmavenplus:gmavenplus-plugin—непряма
Mavenorg.codehaus.gmavenplus:gmavenplus-plugin3.0.0непряма
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-api5.4.2непряма
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-params5.4.2непряма
Mavenorg.junit.platform:maven-surefire-plugin2.22.0непряма
Mavenorg.mockito:mockito-core2.25.0непряма
Mavenorg.slf4j:slf4j-simple1.7.30непряма
PyPIaiobotocore—непряма
PyPIboto3—непряма
PyPIbotocore—непряма
PyPIdask-cuda—непряма
PyPIfastavro—непряма
PyPIhypothesis—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cases—непряма
PyPIpytest-rerunfailures—непряма
PyPIrapids-build-backend—непряма
PyPIray—непряма
PyPIs3fs—непряма
PyPIscikit-build-core—непряма
PyPIsetuptools—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення maven:ai.rapids:cudf@26.08.1 тягне 1 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з NVIDIA/cudf. Читати поруч →

99pandas-dev/pandasFlexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much moreВинятковий98man-group/ArcticDBArcticDB is a high performance, serverless DataFrame database built for the Python Data Science ecosystem.Винятковий98dask/daskParallel computing with task schedulingВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — Maven, PyPI.