isapprox throws an error
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Issue xác định đường dẫn isapprox của Julia và phương thức real(::Type{Dual{T}}) còn thiếu. Hãy bắt đầu bằng cách lần theo lời gọi đó và các phương thức hiện có của kiểu Dual; được xem là hoàn thành khi dual(1.0, 1.0) ≈ dual(1.0, 1.0) không còn gây ra MethodError được hiển thị.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I think real(::Type{Dual{T}}) needs to be overriden:
julia> dual(1.0,1.0) ≈ dual(1.0,1.0)
ERROR: MethodError: no method matching real(::Type{DualNumbers.Dual{Float64}})
Closest candidates are:
real(::Complex{T<:Real}) at complex.jl:36
real(::Real) at complex.jl:38
real{T<:Real}(::Type{T<:Real}) at complex.jl:42
...
in isapprox(::DualNumbers.Dual{Float64}, ::DualNumbers.Dual{Float64}) at ./floatfuncs.jl:251
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 80
- Fork
- 28
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaDiff/DualNumbers.jl
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#94 · 2 bình luận ·
-
div() and rem()Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#93 ·
-
Complex DifferentiationĐang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#92 · 5 bình luận ·
-
bitmix not definedĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#88 ·
-
Should we export ϵ ≡ ε?Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#87 ·
Tất cả issue của JuliaDiff/DualNumbers.jl
Issue tương tự
-
`ShallowWaterModel` allocates ~9 KiB per grid point per RK3 stage on the CPUCó thể đã có người làm @ali-ramadhan đã nhận hôm nay. Đang mởperformance 🏍️
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
CliMA/Oceananigans.jl#6421 · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
NCAR/musica#1118 · 1 bình luận · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
`AMSGrad` state starts at `epsilon` instead of zero, so zero gradients move parameters and small gradients are dampedCó thể đã có người làm @parth-patel010 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
FluxML/Optimisers.jl#247 · 1 bình luận ·
-
README should say that row and column order must matchCó thể đã có người làm @SAUMYARSH đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
OpenFUSIONToolkit/GPEC#644 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày