Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-22 13:46 UTC

tensorcircuit / tensorcircuit-ng

Next-gen AI-native tensor-network-based quantum software framework

PythonApache-2.0★ 87 зірок⑂ 23 форкиз серп. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#jax#machine-learning#nisq#open-quantum-systems#pytorch#quantum-algorithm#quantum-circuit#quantum-computing#quantum-dynamics#quantum-hardware#quantum-noise#tensor-network#tensorflow#quantum-machine-learning#automatic-differentiation#gpu#quantum-simulation#distributed-training#ai-agent#quantum-error-correction

tensorcircuit/tensorcircuit-ng має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (88/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення було 10 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

75
загалом / 100
Добрий

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»).

75
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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

TensorCircuitОрганізація
14 підписників4 публічні репозиторіїз груд. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPItensorcircuit-ng1.9.12 1491511 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

85Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 10 дн. тому
25.6/36Ритм комітів — 37/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 675 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year675
human_commit_share0,97
days_since_last_push10
active_weeks_last_year37

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 13 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 11 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~61,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count13
latest_release_tagv1.9.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases61,7

Спільнота та впровадження

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

61Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
31.4/60Зірки — 87 зірок
11.2/25Форки — 23 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks23
stars87
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.4/80Щомісячні завантаження — 2 149 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagestensorcircuit-ng
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 149
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 70% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 34 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled34
top_contributor_share0,703

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
28/42Вирішення issue — закрито 67% issue
25.3/30Прийняття PR — злито 75/89 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs75
open_issues7
closed_issues14
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs14
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

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
8.5/25Охоплення власника — 14 підписників у tensorcircuit
10.4/25Послужний список — 4 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers14
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logintensorcircuit
public_repos4
account_age_days970

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 11 дн. тому
20/20Історія версій — 15 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestensorcircuit-ng
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish11

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://tensorcircuit-ng.readthedocs.io/en/latest/platform/index.html
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsjax, machine-learning, nisq, open-quantum-systems, pytorch, quantum-algorithm, quantum-circuit, quantum-computing, quantum-dynamics, quantum-hardware, quantum-noise, tensor-network, tensorflow, quantum-machine-learning, automatic-differentiation, gpu, quantum-simulation, distributed-training, ai-agent, quantum-error-correction
has_wikiтак
homepagehttps://tensorcircuit-ng.readthedocs.io/en/latest/platform/index.html
docs_sitehttps://tensorcircuit-ng.readthedocs.io/en/latest/platform/index.html
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

21У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsbenchmarks/requirements.txt, pyproject.toml, requirements/requirements-2411.txt, requirements/requirements-dev.txt, requirements/requirements-docker-v2.txt, requirements/requirements-docker.txt, requirements/requirements-extra.txt, requirements/requirements-rtd.txt, requirements/requirements-types.txt, requirements/requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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:tensorcircuit-ng@1.9.1 — 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.

68Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

52Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
7.1/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 13 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,134
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6 038

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54/55Керовані розміри файлів — 7/388 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes146 052
source_files_sampled388
oversized_source_files7

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

87зірок GitHub
34контриб'юторів
675комітів за останні 12 місяців
10днів від останнього пушу
13релізів
1бас-фактор
7відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/22 13:44:32 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 23 ⇿
0Зірки
23Форки
10Релізи

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.

048121620242322024-122025-102026-08
Мажорні 0Мінорні 8Патчі 2

Кожна точка охоплює 2 днів.

Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPItensornetwork-ng—pyproject.toml
PyPInetworkx—pyproject.toml
PyPIsympy—pyproject.toml
Усі залежності 316

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 303 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInetworkx—пряма
PyPInetworkx3.4.2пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy1.23.5пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.10.1пряма
PyPIscipy1.14.1пряма
PyPIsympy—пряма
PyPIsympy1.12пряма
PyPIsympy1.13.1пряма
PyPItensornetwork-ng—пряма
PyPItensornetwork-ng0.5.0пряма
PyPIabsl-py2.1.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.6.2.post1непряма
PyPIastroid3.3.5непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIastunparse1.6.3непряма
PyPIattrs24.2.0непряма
PyPIbabel2.16.0непряма
PyPIbaytune—непряма
PyPIbeautifulsoup44.12.3непряма
PyPIblack—непряма
PyPIblack23.3.0непряма
PyPIblack24.10.0непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcachetools5.5.0непряма
PyPIcertifi2024.8.30непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.0непряма
PyPIchex0.1.87непряма
PyPIcirq—непряма
PyPIcirq1.1.0непряма
PyPIcirq1.4.1непряма
PyPIcirq-aqt1.4.1непряма
PyPIcirq-core1.4.1непряма
PyPIcirq-google1.4.1непряма
PyPIcirq-ionq1.4.1непряма
PyPIcirq-pasqal1.4.1непряма
PyPIcirq-rigetti1.4.1непряма
PyPIcirq-web1.4.1непряма
PyPIclick8.1.7непряма
PyPIcontourpy1.3.1непряма
PyPIcotengra—непряма
PyPIcoverage7.6.8непряма
PyPIcryptography44.0.0непряма
PyPIcupy-cuda11x12.0.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcython3.0.11непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecated1.2.15непряма
PyPIdeprecation2.1.0непряма
PyPIdill0.3.9непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIduet0.2.9непряма
PyPIetils1.11.0непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIexecnet2.1.1непряма
PyPIexecuting2.1.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.0непряма
PyPIfilelock3.16.1непряма
PyPIflatbuffers24.3.25непряма
PyPIfonttools4.55.0непряма
PyPIfsspec2024.10.0непряма
PyPIfuro—непряма
PyPIfuro2024.8.6непряма
PyPIgast0.6.0непряма
PyPIgoogle-api-core2.23.0непряма
PyPIgoogle-auth2.36.0непряма
PyPIgoogle-pasta0.2.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.66.0непряма
PyPIgraphviz—непряма
PyPIgraphviz0.20.3непряма
PyPIgrpc-interceptor0.15.4непряма
PyPIgrpcio1.68.0непряма
PyPIgrpcio-status1.62.3непряма
PyPIh110.14.0непряма
PyPIh5py3.12.1непряма
PyPIhttpcore1.0.7непряма
PyPIhttpx0.28.0непряма
PyPIibm-cloud-sdk-core3.22.0непряма
PyPIibm-platform-services0.59.0непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimagesize1.4.1непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIipython8.30.0непряма
PyPIisort5.13.2непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjax0.2.21непряма
PyPIjax0.3.4непряма
PyPIjax0.4.35непряма
PyPIjax0.4.7непряма
PyPIjax0.7.0непряма
PyPIjaxlib0.4.35непряма
PyPIjaxlib0.7.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.4непряма
PyPIjsonschema4.23.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2024.10.1непряма
PyPIjupyter—непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.7.2непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIkahypar—непряма
PyPIkeras3.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.7непряма
PyPIlibclang18.1.1непряма
PyPImarkdown3.7непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImatplotlib3.9.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.0.2непряма
PyPImitiq—непряма
PyPImitiq0.26.0непряма
PyPImitiq0.41.0непряма
PyPIml-dtypes0.4.1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.1.0непряма
PyPImthree—непряма
PyPImthree1.1.0непряма
PyPImthree2.7.0непряма
PyPImypy1.11.2непряма
PyPImypy1.13.0непряма
PyPImypy1.2.0непряма
PyPImypy1.3.0непряма
PyPImypy-extensions1.0.0непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPImyst-parser4.0.0непряма
PyPInamex0.0.8непряма
PyPInbclient0.10.1непряма
PyPInbconvert7.16.4непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInbsphinx0.9.5непряма
PyPInevergrad—непряма
PyPIomeco—непряма
PyPIopenfermion—непряма
PyPIopenfermion1.6.1непряма
PyPIopenfermionpyscf—непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIoptax—непряма
PyPIoptax0.1.5непряма
PyPIoptax0.2.4непряма
PyPIoptree0.13.1непряма
PyPIoptuna—непряма
PyPIorjson3.10.12непряма
PyPIpackaging23.2непряма
PyPIpandas2.2.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpbr6.1.0непряма
PyPIpennylane—непряма
PyPIpennylane0.18непряма
PyPIpennylane0.30.0непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIphysics-tenpy1.0.6непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow11.0.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.6непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIply3.11непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.48непряма
PyPIproto-plus1.25.0непряма
PyPIprotobuf4.25.5непряма
PyPIpsutil6.1.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpubchempy1.0.4непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-cpuinfo—непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.1непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.1непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydantic2.10.2непряма
PyPIpydantic-core2.27.1непряма
PyPIpygments2.18.0непряма
PyPIpyjwt2.10.1непряма
PyPIpylatexenc—непряма
PyPIpylatexenc2.10непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpylint3.2.6непряма
PyPIpylint3.3.1непряма
PyPIpyparsing3.2.0непряма
PyPIpyquil4.14.3непряма
PyPIpyspnego0.11.2непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-benchmark—непряма
PyPIpytest-benchmark5.0.1непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov6.0.0непряма
PyPIpytest-lazy-fixture—непряма
PyPIpytest-lazy-fixture0.6.3непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpytest-xdist3.6.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-rapidjson1.20непряма
PyPIpytz2024.2непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIpyzmq26.2.0непряма
PyPIpyzx-param—непряма
PyPIpyzx-param0.9.3непряма
PyPIqcs-api-client-common0.10.0непряма
PyPIqcs-sdk-python0.21.4непряма
PyPIqiskit—непряма
PyPIqiskit1.2.4непряма
PyPIqiskit-aer—непряма
PyPIqiskit-aer0.15.1непряма
PyPIqiskit-algorithms0.3.1непряма
PyPIqiskit-ibm-runtime0.33.2непряма
PyPIqiskit-nature—непряма
PyPIqiskit-nature0.7.2непряма
PyPIquil0.13.2непряма
PyPIquimb—непряма
PyPIquimb1.11.1непряма
PyPIreferencing0.35.1непряма
PyPIrequests2.32.3непряма
PyPIrequests-ntlm1.3.0непряма
PyPIrich13.9.4непряма
PyPIrpcq3.11.0непряма
PyPIrpds-py0.21.0непряма
PyPIrsa4.9непряма
PyPIruamel-yaml0.18.6непряма
PyPIruamel-yaml-clib0.2.12непряма
PyPIrustworkx0.15.1непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-learn1.2.2непряма
PyPIscikit-optimize—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsix1.16.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsnowballstemmer2.2.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.6непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-design0.6.1непряма
PyPIsphinx-intl—непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstevedore5.4.0непряма
PyPIstim—непряма
PyPIsymengine0.13.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItensorboard2.18.0непряма
PyPItensorboard-data-server0.7.2непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItensorflow2.11непряма
PyPItensorflow2.18.0непряма
PyPItensorflow2.20непряма
PyPItensorflow2.4.1непряма
PyPItensorflow2.7непряма
PyPItensorflow-io-gcs-filesystem0.37.1непряма
PyPItensorflow-quantum0.5.1непряма
PyPItensornetwork—непряма
PyPItensornetwork0.4.5непряма
PyPItensornetwork0.4.6непряма
PyPItermcolor2.5.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItokenize-rt6.1.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItomlkit0.13.2непряма
PyPItoolz1.0.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.5.1непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItornado6.4.2непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItypes-deprecated1.2.15.20241117непряма
PyPItypes-docutils—непряма
PyPItypes-docutils0.21.0.20241128непряма
PyPItypes-protobuf—непряма
PyPItypes-protobuf5.28.3.20241030непряма
PyPItypes-pytz—непряма
PyPItypes-pytz2024.2.0.20241003непряма
PyPItypes-requests—непряма
PyPItypes-requests2.32.0.20241016непряма
PyPItypes-setuptools—непряма
PyPItypes-setuptools75.6.0.20241126непряма
PyPItypes-toml—непряма
PyPItypes-toml0.10.8.20240310непряма
PyPItypes-typed-ast—непряма
PyPItypes-typed-ast1.5.8.7непряма
PyPItypes-urllib3—непряма
PyPItypes-urllib31.26.25.14непряма
PyPItyping-extensions4.12.2непряма
PyPItzdata2024.2непряма
PyPIurllib31.26.15непряма
PyPIurllib32.2.3непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.3непряма
PyPIwrapt1.17.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:tensorcircuit-ng@1.9.1 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 tensorcircuit/tensorcircuit-ng. Читати поруч →

98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий96keras-team/keras-hubPretrained model hub for Keras 3.Винятковий96iree-org/ireeA retargetable MLIR-based machine learning compiler and runtime toolkit.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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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