Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-19 08:15 UTC

thomaspinder / GPJax

Gaussian processes in JAX and Equinox.

PythonMIT★ 665 зірок⑂ 81 форкз вер. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#gaussian-processes#jax#probabilistic-programming#bayesian-inference#machine-learning

thomaspinder/GPJax має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (90/100), найнижчий — Security (57/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

89
загалом / 100
Відмінний

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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Thomas PinderОсобистий обліковий запис
105 підписників57 публічних репозиторіївз серп. 2016 р.Netflix

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIgpjax0.18.08 6328454 дні томуgaussian-processesjaxmachine-learningbayesian

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 5 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 135 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year135
human_commit_share0,55
days_since_last_push5
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 59 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 54 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~29,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count59
latest_release_tagv0.18.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release54
mean_days_between_releases29,9

Спільнота та впровадження

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

75Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

66Добрий
Як обчислюється оцінка
45.8/60Зірки — 665 зірок
15.9/25Форки — 81 форків
4.3/15Спостерігачі — 7 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks81
stars665
watchers7
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 (MIT)
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_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

66Добрий
Як обчислюється оцінка
52.5/80Щомісячні завантаження — 8 632 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesgpjax
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads8 632
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?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 56% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 36 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled36
top_contributor_share0,559

Реактивність на issue та PR

63Помірний
Як обчислюється оцінка
38.2/42Вирішення issue — закрито 91% issue
24.8/30Прийняття PR — злито 412/498 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/12 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs412
open_issues21
closed_issues213
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,91
closed_unmerged_prs86
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

62Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
14.6/25Охоплення власника — 105 підписників у thomaspinder
24.8/25Послужний список — 57 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers105
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginthomaspinder
public_repos57
account_age_days3 699
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 54 дн. тому
20/20Історія версій — 84 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgpjax
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish54

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 27 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_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.jaxgaussianprocesses.com/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgaussian-processes, jax, probabilistic-programming, bayesian-inference, machine-learning
has_wikiтак
homepagehttps://docs.jaxgaussianprocesses.com/
docs_sitehttps://docs.jaxgaussianprocesses.com/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

57Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
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 — 27 out of 27 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 1/12 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 20 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 23 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 45 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. 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_packages22
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:gpjax@0.18.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 22 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.

73Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 55 з 55 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6 630

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 15 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 45 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,15
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,45

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/170 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes39 174
source_files_sampled170
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
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

665зірок GitHub
36контриб'юторів
135комітів за останні 12 місяців
5днів від останнього пушу
59релізів
1бас-фактор
21відкритих 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 ★ / 81 ⇿
0Зірки
81Форки
56Релізи

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.

0204060808042021-022023-102026-07
Мажорні 0Мінорні 10Патчі 41

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

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 · 2026-09-19 08:14 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-Tests27 out of 27 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 1/12 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 20 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 23 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities45 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 13
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIjax>=0.5.0,<0.11pyproject.toml
PyPIjaxlib>=0.5.0,<0.11pyproject.toml
PyPIoptax>0.2.1pyproject.toml
PyPInumpyro>=0.19.0pyproject.toml
PyPIjaxtyping>0.2.10pyproject.toml
PyPItqdm>4.66.2pyproject.toml
PyPIbeartype>0.16.1pyproject.toml
PyPIequinox>=0.11.0pyproject.toml
PyPIparamax>=0.0.5pyproject.toml
PyPIlineax>=0.0.6pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
Усі залежності 192

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 179 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbeartype0.22.9пряма
PyPIequinox0.13.8пряма
PyPIjax0.10.2пряма
PyPIjaxlib0.10.2пряма
PyPIjaxtyping0.3.11пряма
PyPIlineax0.1.1пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpyro0.21.0пряма
PyPIoptax0.2.8пряма
PyPIparamax0.0.5пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPItqdm4.70.0пряма
PyPIabsl-py2.3.1непряма
PyPIabsolufy-imports0.3.1непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasv0.6.6непряма
PyPIasv-runner0.2.5непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIblackjax1.6.2непряма
PyPIbuild1.4.4непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcodespell2.4.3непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.16.0непряма
PyPIcryptography46.0.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.19непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfonttools4.61.1непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhypothesis6.167.1непряма
PyPIid1.5.0непряма
PyPIidentify2.6.16непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterrogate1.7.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.17.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.0непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.14.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIjupytext1.19.5непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImktestdocs0.2.5непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPImultipledispatch1.0.0непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser5.0.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInh30.3.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas3.0.5непряма
PyPIparso0.8.5непряма
PyPIpastel0.2.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.1.0непряма
PyPIplatformdirs4.5.1непряма
PyPIplaywright1.62.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpoethepoet0.48.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpyee13.0.1непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpygments-styles0.3.0непряма
PyPIpympler1.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-beartype0.2.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-pretty1.3.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.16.1непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsetuptools80.10.2непряма
PyPIshibuya2026.7.12непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-codeautolink0.19.0непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-last-updated-by-git0.3.8непряма
PyPIsphinx-math-dollar1.3непряма
PyPIsphinx-reredirects1.1.0непряма
PyPIsphinx-sitemap2.9.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.7.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsphinxext-opengraph0.13.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItornado6.5.4непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItwine7.0.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIucimlrepo0.0.7непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
PyPIwadler-lindig0.1.7непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwatermark2.6.0непряма
PyPIwcwidth0.4.0непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
PyPIxdoctest1.3.2непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:gpjax@0.18.0 тягне 22 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 thomaspinder/GPJax. Читати поруч →

94pyro-ppl/numpyroProbabilistic programming with NumPy powered by JAX for autograd and JIT compilation to GPU/TPU/CPU.Винятковий94blackjax-devs/blackjaxBlackJAX is a Bayesian Inference library designed for ease of use, speed and modularity.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98PennyLaneAI/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.Винятковий96sbi-dev/sbisbi is a Python package for simulation-based inference, designed to meet the needs of both researchers and practitioners. Whether you need fine-grained control or an easy-to-use interface, sbi has you covered.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.