Proprietario
ReactiveBayes
12 repository indicizzati · Vedi su GitHub
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RxInfer.jl
Julia package for automated Bayesian inference on a factor graph with reactive message passing
Jupyter Notebook · 415 stelle
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ReactiveMP.jl
High-performance reactive message-passing based Bayesian inference engine
Julia · 118 stelle
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GraphPPL.jl
DSL for probabilistic models specification and probabilistic programming.
Julia · 46 stelle
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RxInferExamples.jl
This repository contains examples for RxInfer.jl
Jupyter Notebook · 28 stelle
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ExponentialFamily.jl
ExponentialFamily.jl is a Julia package that extends the functionality of Distributions.jl by providing a collection of exponential famil...
Julia · 15 stelle
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ExponentialFamilyManifolds.jl
Manifolds for the natural parameters of members of the exponential family of distributions
Julia · 11 stelle
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ExponentialFamilyProjection.jl
A library to project an arbitrary function to an exponential family member distribution with the manifold optimization
Julia · 11 stelle
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BayesBase.jl
BayesBase is a package that serves as an umbrella, defining, exporting, and re-exporting methods essential for Bayesian statistics
Julia · 3 stelle
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rxinfer-website
Repository with content of RxInfer website for Hugo static site generator.
TypeScript · 2 stelle
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rxinfer-fastmcp-example
A simple example to demonstrate how to call RxInfer from Python's code and return the result to an LLM with MCP protocolg2
Julia · 2 stelle
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RxGP.jl
Sparse Gaussian process factor nodes for reactive message passing on factor graphs.
Julia · 1 stella
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RxInferBenchmarks.jl
A dashboard of rxinfer performance metrics over time
TypeScript · 0 stelle
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enhancement good first issue help wanted
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
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Mixed positional and keyword arguments in the comma form `f(a, b = c)` are never split into kwargs Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 64/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#328 ·
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 92/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 55/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 78/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 65/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 68/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 52/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 66/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 55/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
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[rxinfer-fastmcp-example] NaN/Inf inputs propagate silently and are returned as status=success Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 68/100
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[rxinfer-fastmcp-example] Global inference state is racy across concurrent async MCP tool calls Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 58/100
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[rxinfer-fastmcp-example] run_bayesian_analysis allows unrestricted local file reads via file_path Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 68/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 55/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 74/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 55/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 68/100
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Issue 08 — `predict_GP` docstring drift: `:fn` returns vector-of-vectors, not `Vector{Float64}` Aperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 88/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#38 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#37 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 84/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#36 ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 52/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#35 ·
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#34 ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#33 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#32 ·
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
ReactiveBayes/RxGP.jl#31 ·
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MEDIUM: very loose test tolerances + value-less assertions allow silent numerical regressions Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
ReactiveBayes/ReactiveMP.jl#629 · 2 commenti ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 48/100
ReactiveBayes/ReactiveMP.jl#625 · 2 commenti ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 52/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#313 ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 52/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#312 ·
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 68/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#311 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#310 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 85/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#309 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#308 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 45/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#307 ·
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 76/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#306 ·
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`@warn` in apply_constraints! throws `UndefVarError: opt` when a node already has a form constraint Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#305 ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
ReactiveBayes/GraphPPL.jl#304 ·
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 88/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
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