Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 05:09 UTC

blackjax-devs / blackjax

BlackJAX is a Bayesian Inference library designed for ease of use, speed and modularity.

PythonApache-2.0★ 1 109 зірок⑂ 146 форківз груд. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#probabilistic-programming#bayesian-inference#sampling-methods#hamiltonian-monte-carlo

blackjax-devs/blackjax має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (60/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

94
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»).

94
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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BlackjaxОрганізація
41 підписник5 публічних репозиторіївз груд. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIblackjax1.6.2228 3013427 днів томуprobabilitymachine-learningstatisticsmcmcsampling

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

86Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
18/36Ритм комітів — 26/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 195 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year195
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year26

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 34 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 27 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~82 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count34
latest_release_tag1.6.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release27
mean_days_between_releases82
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?

84Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

73Добрий
Як обчислюється оцінка
49.4/60Зірки — 1 109 зірок
18/25Форки — 146 форків
6/15Спостерігачі — 13 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks146
stars1 109
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71.4/80Щомісячні завантаження — 228 301 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesblackjax
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads228 301
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

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

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 42% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 64 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled64
top_contributor_share0,415

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
37.6/42Вирішення issue — закрито 90% issue
25.9/30Прийняття PR — злито 463/537 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs463
open_issues39
closed_issues336
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d24
prs_decided_30d24
issue_closed_ratio0,896
closed_unmerged_prs74
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

73Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
11.7/25Охоплення власника — 41 підписників у blackjax-devs
17/25Послужний список — 5 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers41
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginblackjax-devs
public_repos5
account_age_days2 072
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 27 дн. тому
20/20Історія версій — 34 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesblackjax
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish27

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://blackjax-devs.github.io/blackjax/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsprobabilistic-programming, bayesian-inference, sampling-methods, hamiltonian-monte-carlo
has_wikiтак
homepagehttps://blackjax-devs.github.io/blackjax/
docs_sitehttps://blackjax-devs.github.io/blackjax/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

60Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

50Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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
0/7.5Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 16 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages9
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 pypi:blackjax@1.6.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 9 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 80 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0,8
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini)
53.9/55Керовані розміри файлів — 4/194 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes83 143
source_files_sampled194
oversized_source_files4

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

1 109зірок GitHub
64контриб'юторів
195комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
34релізів
2бас-фактор
39відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 146 ⇿
0Зірки
146Форки
34Релізи

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.

025507510012515013632021-012023-102026-08
Мажорні 1Мінорні 9Патчі 18

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0сукупно

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 · 2026-08-13 05:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities16 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIjax>=0.9.0pyproject.toml
PyPIjaxlib>=0.9.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25pyproject.toml
PyPIoptax>=0.2.3pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.4.0pyproject.toml
Усі залежності 220

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 12 прямих і 208 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIjax—пряма
PyPIjax0.10.0пряма
PyPIjaxlib—пряма
PyPIjaxlib0.10.0пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.4.4пряма
PyPIoptax—пряма
PyPIoptax0.2.8пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPItyping-extensions4.15.0пряма
PyPIabsl-py2.4.0непряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaiofiles25.1.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIarviz—непряма
PyPIarviz0.23.4непряма
PyPIastroid4.1.2непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIcachetools6.2.6непряма
PyPIcertifi2026.4.22непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIchex—непряма
PyPIchex0.1.91непряма
PyPIclick8.3.3непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcons0.4.7непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdm-tree0.1.10непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIetils1.14.0непряма
PyPIetuples0.3.10непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfastprogress—непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIflax—непряма
PyPIflax0.12.7непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIfsspec2026.4.0непряма
PyPIfunsor—непряма
PyPIfunsor0.4.7непряма
PyPIgast0.7.0непряма
PyPIgreenlet3.5.0непряма
PyPIgrpcio1.80.0непряма
PyPIgrpcio-tools1.80.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh5netcdf1.8.1непряма
PyPIh5py3.16.0непряма
PyPIhumanize4.15.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython—непряма
PyPIipython9.13.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjax-tap0.2.1непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupytext—непряма
PyPIjupytext1.19.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPIllvmlite0.47.0непряма
PyPIlogical-unification0.4.7непряма
PyPImakefun1.16.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIminikanren1.0.5непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultipledispatch1.0.0непряма
PyPImyst-nb—непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser5.0.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumba—непряма
PyPInumba0.65.1непряма
PyPInumpyro—непряма
PyPInumpyro0.21.0непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIorbax-checkpoint0.11.37непряма
PyPIoryx—непряма
PyPIoryx0.2.9непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas3.0.2непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymc—непряма
PyPIpymc5.28.5непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytensor—непряма
PyPIpytensor2.38.3непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-benchmark—непряма
PyPIpytest-benchmark5.2.3непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
PyPIsetuptools-scm10.0.5непряма
PyPIsimplejson4.1.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autoapi—непряма
PyPIsphinx-autoapi3.8.0непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-book-theme—непряма
PyPIsphinx-book-theme1.2.0непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-math-dollar—непряма
PyPIsphinx-math-dollar1.3непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex—непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.5непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.49непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItensorflow-probability0.25.0непряма
PyPItensorstore0.1.82непряма
PyPItfp-nightly—непряма
PyPItfp-nightly0.26.0.dev20260504непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItreescope0.1.10непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.46.0непряма
PyPIuvloop0.22.1непряма
PyPIvcs-versioning1.1.1непряма
PyPIversioneer—непряма
PyPIversioneer0.29непряма
PyPIvirtualenv21.3.0непряма
PyPIwatchfiles1.1.1непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIxarray2026.4.0непряма
PyPIxarray-einstats0.10.0непряма
PyPIxarray-einstats0.9.1непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:blackjax@1.6.2 тягне 9 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 blackjax-devs/blackjax. Читати поруч →

95pymc-devs/pymc-extrasPowerful add-ons for PyMCВинятковий93pyro-ppl/numpyroProbabilistic programming with NumPy powered by JAX for autograd and JIT compilation to GPU/TPU/CPU.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий99mne-tools/mne-pythonMNE: Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) in PythonВинятковий98Nixtla/statsforecastLightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.Винятковий96NVIDIA/raftRAFT contains fundamental widely-used algorithms and primitives for machine learning and information retrieval. The algorithms are CUDA-accelerated and form building blocks for more easily writing high performance applications.Винятковий

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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