NVIDIA/cuPhoton
CUDA-accelerated Python tools for astronomical and multi-dimensional data access, image subtraction, warping, candidate classification, and scientific review.
NVIDIA/cuPhoton è adatto ai principianti?
I maintainer di NVIDIA/cuPhoton di solito rispondono a una pull request entro 1 giorno. In questo momento è aperta 1 issue adatta ai principianti.
- Stelle
- 18
- Fork
- 9
- Issue aperte per principianti
- 1
- Issue indicizzate
- 4
- Merge medio
- 2g 2h
- PR unite (30g)
- 90
- Lingua principale
- Python
- Licenza
- Apache-2.0
- Ultimo push su GitHub
- 20/10/2026
- Ultima indicizzazione
- 19/9/2026
- Guida per i contributori
- Guida per i contributori
- Codice di condotta
- Codice di condotta
- Label per principianti
- Nessuna label per principianti indicizzata
Come contribuire a NVIDIA/cuPhoton
- Leggi prima la guida per contribuire: spiega come i maintainer vogliono che le modifiche siano proposte, testate e revisionate.
- Leggi il suo codice di condotta: vale per issue e pull request tanto quanto per la chat.
- I tuoi contributi saranno pubblicati con la licenza Apache-2.0 del progetto.
- Scegli la issue aperta adatta ai principianti qui sotto e, prima di iniziare, scrivi in un commento che vuoi occupartene.
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bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 86/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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xray linear prediction: lightly damped modes are dropped by the `decay >= 0` root filter under noise; proposal for a synthetic fixture with Cramer-Rao validation and per-GPU baselinesForse già presa Una pull request collegata a questa issue è aperta o già unita. Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
NVIDIA/cuPhoton#1 · 6 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno