Сравнение репозиториев
Лучшее значение в строке выделено фоном. Категория без данных в сравнении не участвует. Как считается оценка
Главные различия
- Code healthfastapi-ml-lab100противlibberesta75разница 25
- Активностьdubna30противfastapi-ml-lab10разница 20
- Issueslibberesta54противdubna35разница 19
| dubnaal-azizz56Удовлетворительно | fastapi-ml-labagolubevdev56Удовлетворительно | libberestalibberesta57Удовлетворительно | |
|---|---|---|---|
| Место в рейтинге | 244–316 из 21 903 | 244–316 из 21 903 | 190–243 из 21 903 |
| Охват метрикнасколько оценка опирается на данные | 100% | 100% | 100% |
| Активностьвес 15% | 30лучшее значение | 10 | 28 |
| Документациявес 15% | 78лучшее значение | 78лучшее значение | 76 |
| Issuesвес 15% | 35 | 50 | 54лучшее значение |
| Code healthвес 10% | 96 | 100лучшее значение | 75 |
| Лайкив оценку не входят | 0 | 0 | 3 |
| Язык | C | Jupyter Notebook | C |
| Размер | Средний | Небольшой | Средний |
| Последний коммит | 7 окт 2026лучшее значение | 13 июн 2026 | 24 сен 2026 |
| Пишут код за 3 месяца | 1 человек | 0 человек | 2 человекалучшее значение |
| Доля зависших issues | нет данных | нет данных | 100% (17 из 17) |
| Первый ответ на issue | нет данных | нет данных | через 0 ч |
| Доля файлов с тестами | 30% (18 из 61)лучшее значение | 11% (3 из 28) | 2% (8 из 397) |
Оценка за 90 дней
Точные значения в таблице выше и в подсказке при наведении
- dubna
- fastapi-ml-lab
- libberesta