Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-20 04:32 UTC

finite-sample / rank-preserving-calibration

Rank preserving calibration of multiclass prob.

PythonMIT★ 3 зірки⑂ 0 форківз серп. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
#calibration#dykstra#isotonic#multi-class-classification#nearly-isotonic

finite-sample/rank-preserving-calibration має індекс здоров’я 63 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (26/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

63
загалом / 100
Помірний

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»).

63
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 59 калібровано до 63 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

finite-sampleОрганізація
3 підписники74 публічні репозиторіїз черв. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIrank_preserving_calibrationвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.9.071550 днів томуcalibrationmachine-learningmulticlassisotonicdykstraadmm

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

74Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

67Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
10.4/36Ритм комітів — 15/52 тижнів із комітами
15.2/18Обсяг комітів — 48 комітів за останній рік
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
commits_last_year48
human_commit_share0,968
days_since_last_push6
active_weeks_last_year15

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 1 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 50 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — ритм невідомий (єдиний реліз)
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 1 out of the last 1 releases have a total of 1 signed artifacts.
Використані вхідні дані
releases_count1
latest_release_tagv0.9.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release50
mean_days_between_releases—

Спільнота та впровадження

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

26У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

5Критичний
Як обчислюється оцінка
4.9/60Зірки — 3 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars3
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

30У зоні ризику · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

22У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — закрито 0% issue
19.4/30Прийняття PR — злито 11/17 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/29 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs11
open_issues1
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
4.3/25Охоплення власника — 3 підписників у finite-sample
15.5/25Послужний список — 74 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers3
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginfinite-sample
public_repos74
account_age_days458

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 5 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://finite-sample.github.io/rank-preserving-calibration/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscalibration, dykstra, isotonic, multi-class-classification, nearly-isotonic
has_wikiтак
homepagehttps://finite-sample.github.io/rank-preserving-calibration/
docs_sitehttps://finite-sample.github.io/rank-preserving-calibration/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

66Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

57Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 5 out of 5 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 0/29 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 10 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
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
0/5Packaging — немає даних
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 1 out of the last 1 releases have a total of 1 signed artifacts.
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. 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_packages5
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:rank_preserving_calibration@0.9.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 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.

81Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

54Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
9.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 16 з 90 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,178
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12 867

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, ms/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — rank_preserving_calibration/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 8 з останніх 93 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 з останніх 93 комітів — автоматичні оновлення залежностей
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, ms/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsrank_preserving_calibration/py.typed
agent_commit_share0,086
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,011

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (rank_preserving_calibration/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/33 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes42 225
source_files_sampled33
oversized_source_files0

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

3зірок GitHub
1контриб'юторів
48комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
1релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'rank_preserving_calibration' points at a different repository (https://github.com/finite-sample/rank_preserving_calibration); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7сукупно

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 · 2026-09-20 04:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests5 out of 5 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 0/29 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
н/дPackagingpackaging workflow not detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases1 out of the last 1 releases have a total of 1 signed artifacts.
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.20pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10pyproject.toml
PyPIclarabel>=0.9pyproject.toml
Усі залежності 175

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 172 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclarabel0.11.1пряма
PyPInumpy2.5.2пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcvxpy1.9.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocstring-parser-fork0.0.16непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfilelock3.32.3непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIgreenlet3.5.5непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhypothesis6.165.10непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.16.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.2непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.3непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIllvmlite0.49.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.2непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.67.0непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas3.0.5непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.3непряма
PyPIplotly6.9.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-canon1.1.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydoclint0.9.1непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyright1.1.411непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.2непряма
PyPIpython-json-logger4.2.0непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIrank-preserving-calibration0.9.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.14.6непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIscs3.2.11непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.13.2непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.52непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.4непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:rank_preserving_calibration@0.9.0 тягне 5 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 finite-sample/rank-preserving-calibration. Читати поруч →

91alan-turing-institute/autoemulateEmulate simulations easilyВідмінний91joshuaswarren/remnicOpen-source memory and context for user-aware agents: scoped memory, provenance, retrieval quality, correction, boundaries, evals, and MCP/HTTP access.Відмінний90qiboteam/qibocalQuantum calibration, characterization and validation module for Qibo.Відмінний87EmpiricaAI/empirica Make AI agents and AI workflows measurably reliable. Epistemic measurement, Noetic RAG, Sentinel gating, and grounded calibration for Claude Code and beyondВідмінний78rust-dd/stochastic-rsHigh-performance quantitative finance in Rust — 120+ stochastic processes, option pricing, calibration, fixed income, risk & copulas, with SIMD/GPU acceleration and Python bindings.Добрий78finite-sample/calibreAdvanced Calibration ModelsДобрий

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 — PyPI.