`NaNMath` (and `SpecialFunctions`) as extensions?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza leyendo src/dual.jl en las líneas 463-477 y src/ForwardDiff.jl en la línea 10; después, compara cómo DiffRules gestiona sus dependencias NaNMath y SpecialFunctions. Aclara si estos paquetes deben cargarse directamente o exponerse como extensiones, e identifica el comportamiento de las dependencias que debería cubrirse antes de realizar un cambio.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
in particular, this code seems really weird:
in particular because NaNMath is loaded beforehand:
The same thing can be said about SpecialFunctions.
I noticed that DiffRules also depends on NaNMath and SpecialFunctions, but does not load those packages. ForwardDiff does.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 1k
- Forks
- 162
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de JuliaDiff/ForwardDiff.jl
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missing floatmin, floatmax, and issubnormal for DualPosiblemente ocupada @devmotion la tomó hace 16 días. Abierto
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JuliaDiff/ForwardDiff.jl#852 · 6 comentarios ·
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`fma` and `muladd` ignore NaN-safe modePosiblemente ocupada @devmotion la tomó hace 1 día. Abierto
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JuliaDiff/ForwardDiff.jl#860 ·
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Enable NaN-safe mode by defaultPosiblemente ocupada @devmotion la tomó hace 3 días. Abierto
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JuliaDiff/ForwardDiff.jl#857 · 1 reacción ·
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