Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

delta_grad == 0.0

Đang mở
#1,237 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
testing-qa

Hướng nghiên cứu

The warning is raised inside scipy at scipy.optimize._differentiable_functions:728 during the climada.test.test_util_calibrate tests, so start by running that test module and finding which calibration call passes a zero gradient difference. Decide whether the fix belongs in climada's calibration code (for example, supplying a Hessian or changing the optimizer call) or whether the warning should be suppressed in the tests, and say which in the discussion. Done means the test run no longer emits the warning, or the issue records why it is expected.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

warnings

UserWarning

delta_grad == 0.0. Check if the approximated function is linear. If the function is linear better results can be obtained by defining the Hessian as zero instead of using quasi-Newton approximations.

Occurrences

  • scipy.optimize._differentiable_functions:728

Raised in

  • climada.test.test_util_calibrate

(820 times during tests)

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
478
Fork
166
Merge trung bình
1 ngày 20 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
2

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của CLIMADA-project/climada_python

Tất cả issue của CLIMADA-project/climada_python

Issue tương tự

Thêm issue về Testing & QA

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.