[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-thomaspinder--GPJax":3,"tool-thomaspinder--GPJax":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",153609,2,"2026-04-13T11:34:59",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":91,"forks":92,"last_commit_at":93,"license":94,"difficulty_score":32,"env_os":95,"env_gpu":95,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":102,"github_topics":103,"view_count":32,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":17,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":147},7104,"thomaspinder\u002FGPJax","GPJax","Gaussian processes in JAX and Flax.","GPJax 是一个基于 JAX 和 Flax 构建的高斯过程（Gaussian Processes, GP）开源库，旨在为研究人员和开发者提供一个灵活、高效的建模工具。它专注于将高斯过程的数学原理直接转化为代码，让用户能够以接近纸面推导的方式实现模型，从而在扩展和定制算法时拥有极大的自由度。\n\n传统的高斯过程库往往封装过度，难以满足前沿研究中对模型结构的特殊需求。GPJax 通过提供底层接口解决了这一痛点，让用户可以轻松尝试新的核函数、推断方法或变分策略，而无需受限于固定框架。无论是共轭推断、分类任务，还是稀疏变分推断，GPJax 都提供了清晰的示例和模块化支持。\n\n该工具特别适合从事机器学习研究、贝叶斯建模或需要高度自定义概率模型的科研人员与工程师。如果你希望深入理解高斯过程的内部机制，或在最新硬件加速器上运行大规模 GP 实验，GPJax 是理想选择。其依托 JAX 的自动微分、即时编译（JIT）和并行计算能力，不仅提升了运算效率，也确保了代码的现代性与可维护性。此外，项目拥有活跃的社区支持和完善的文档，便于用户快速上手并参与协作开发。","\u003C!-- \u003Ch1 align='center'>GPJax\u003C\u002Fh1>\n\u003Ch2 align='center'>Gaussian processes in Jax.\u003C\u002Fh2> -->\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg width=\"700\" height=\"300\" src=\"https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fstatic\u002Fgpjax_logo.svg\" alt=\"GPJax's logo\">\n\u003C\u002Fp>\n\n[![codecov](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fbranch\u002Fmaster\u002Fgraph\u002Fbadge.svg?token=DM1DRDASU2)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fthomaspinder\u002FGPJax)\n[![CodeFactor](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_readme_9ee0cb95ac54.png)](https:\u002F\u002Fwww.codefactor.io\u002Frepository\u002Fgithub\u002Fthomaspinder\u002FGPJax)\n[![Netlify Status](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_readme_999412434a2f.png)](https:\u002F\u002Fapp.netlify.com\u002Fsites\u002Fendearing-crepe-c2d5fe\u002Fdeploys)\n[![PyPI version](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002FGPJax.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002FGPJax)\n[![Conda Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fvn\u002Fconda-forge\u002Fgpjax.svg)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fgpjax)\n[![DOI](https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.04455\u002Fstatus.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.04455)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_readme_6f46ea8c1944.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fgpjax)\n[![Slack Invite](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSlack_Invite--blue?style=social&logo=slack)](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fgpjax\u002Fshared_invite\u002Fzt-3cesiykcx-nzajjRdnV3ohw7~~eMlCYA)\n\n[**Quickstart**](#simple-example)\n| [**Install guide**](#installation)\n| [**Documentation**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F)\n| [**Slack Community**](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fgpjax\u002Fshared_invite\u002Fzt-3cesiykcx-nzajjRdnV3ohw7~~eMlCYA)\n\nGPJax aims to provide a low-level interface to Gaussian process (GP) models in\n[Jax](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fjax), structured to give researchers maximum\nflexibility in extending the code to suit their own needs. The idea is that the\ncode should be as close as possible to the maths we write on paper when working\nwith GP models.\n\n# Package organisation\n\n## Contributions\n\nWe would be delighted to receive contributions from interested individuals and\ngroups. To learn how you can get involved, please read our [guide for\ncontributing](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fcontributing.md).\nIf you have any questions, we encourage you to [open an\nissue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose). For\nbroader conversations, such as best GP fitting practices or questions about the\nmathematics of GPs, we invite you to [open a\ndiscussion](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fdiscussions).\n\nAnother way you can contribute to GPJax is through [issue\ntriaging](https:\u002F\u002Fwww.codetriage.com\u002Fwhat).  This can include reproducing bug reports,\nasking for vital information such as version numbers and reproduction instructions, or\nidentifying stale issues. If you would like to begin triaging issues, an easy way to get\nstarted is to\n[subscribe to GPJax on CodeTriage](https:\u002F\u002Fwww.codetriage.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax).\n\nAs a contributor to GPJax, you are expected to abide by our [code of\nconduct](docs\u002FCODE_OF_CONDUCT.md). If you feel that you have either experienced or\nwitnessed behaviour that violates this standard, then we ask that you report any such\nbehaviours through [this form](https:\u002F\u002Fjaxgaussianprocesses.com\u002Fcontact\u002F) or reach out to\none of the project's [_gardeners_](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002FGOVERNANCE\u002F#roles).\n\nFeel free to join our [Slack\nChannel](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fgpjax\u002Fshared_invite\u002Fzt-3cesiykcx-nzajjRdnV3ohw7~~eMlCYA),\nwhere we can discuss the development of GPJax and broader support for Gaussian\nprocess modelling.\n\nWe appreciate all [the contributors to\nGPJax](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fgraphs\u002Fcontributors) who have helped to shape\nGPJax into the package it is today.\n\n# Supported methods and interfaces\n\n## Notebook examples\n\n> - [**Conjugate Inference**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fregression\u002F)\n> - [**Classification**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fclassification\u002F)\n> - [**Sparse Variational Inference**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fcollapsed_vi\u002F)\n> - [**Stochastic Variational Inference**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Funcollapsed_vi\u002F)\n> - [**Laplace Approximation**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fclassification\u002F#laplace-approximation)\n> - [**Inference on Non-Euclidean Spaces**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fconstructing_new_kernels\u002F#custom-kernel)\n> - [**Inference on Graphs**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fgraph_kernels\u002F)\n> - [**Heteroscedastic Inference**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fheteroscedastic_inference\u002F)\n> - [**Learning Gaussian Process Barycentres**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fbarycentres\u002F)\n> - [**Deep Kernel Regression**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fdeep_kernels\u002F)\n> - [**Poisson Regression**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fpoisson\u002F)\n> - [**Bayesian Optimisation**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fbayesian_optimisation\u002F)\n\n## Guides for customisation\n>\n> - [**Custom kernels**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fconstructing_new_kernels\u002F#custom-kernel)\n> - [**UCI regression**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fyacht\u002F)\n\n## Conversion between `.ipynb` and `.py`\nAbove examples are stored in [examples](docs\u002Fexamples) directory in the double\npercent (`py:percent`) format. Checkout [jupytext\nusing-cli](https:\u002F\u002Fjupytext.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fusing-cli.html) for more\ninfo.\n\n* To convert `example.py` to `example.ipynb`, run:\n\n```bash\njupytext --to notebook example.py\n```\n\n* To convert `example.ipynb` to `example.py`, run:\n\n```bash\njupytext --to py:percent example.ipynb\n```\n\n# Installation\n\n## Stable version\n\nThe latest stable version of GPJax can be installed from [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgpjax\u002F):\n\n```bash\npip install gpjax\n```\n\nor from [conda-forge](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fconda-forge\u002Fgpjax-feedstock):\n\n```bash\n# with Pixi\npixi add gpjax\n# or with conda\nconda install --channel conda-forge gpjax\n```\n\n> **Note**\n>\n> We recommend you check your installation version:\n> ```python\n> python -c 'import gpjax; print(gpjax.__version__)'\n> ```\n\n\n\n## Development version\n> **Warning**\n>\n> This version is possibly unstable and may contain bugs.\n\n> **Note**\n>\n> We advise you create virtual environment before installing:\n> ```\n> conda create -n gpjax_experimental python=3.11.0\n> conda activate gpjax_experimental\n>  ```\n\n\nClone a copy of the repository to your local machine and run the setup\nconfiguration in development mode.\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax.git\ncd GPJax\nuv venv\nuv sync --extra dev\n```\n\n> We recommend you check your installation passes the supplied unit tests:\n>\n> ```python\n> uv run poe all-tests\n> ```\n\n# Citing GPJax\n\nIf you use GPJax in your research, please cite our [JOSS paper](https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.04455#).\n\n```\n@article{Pinder2022,\n  doi = {10.21105\u002Fjoss.04455},\n  url = {https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.04455},\n  year = {2022},\n  publisher = {The Open Journal},\n  volume = {7},\n  number = {75},\n  pages = {4455},\n  author = {Thomas Pinder and Daniel Dodd},\n  title = {GPJax: A Gaussian Process Framework in JAX},\n  journal = {Journal of Open Source Software}\n}\n```\n","\u003C!-- \u003Ch1 align='center'>GPJax\u003C\u002Fh1>\n\u003Ch2 align='center'>Gaussian processes in Jax.\u003C\u002Fh2> -->\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg width=\"700\" height=\"300\" src=\"https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fstatic\u002Fgpjax_logo.svg\" alt=\"GPJax's logo\">\n\u003C\u002Fp>\n\n[![codecov](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fbranch\u002Fmaster\u002Fgraph\u002Fbadge.svg?token=DM1DRDASU2)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fthomaspinder\u002FGPJax)\n[![CodeFactor](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_readme_9ee0cb95ac54.png)](https:\u002F\u002Fwww.codefactor.io\u002Frepository\u002Fgithub\u002Fthomaspinder\u002FGPJax)\n[![Netlify Status](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_readme_999412434a2f.png)](https:\u002F\u002Fapp.netlify.com\u002Fsites\u002Fendearing-crepe-c2d5fe\u002Fdeploys)\n[![PyPI version](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002FGPJax.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002FGPJax)\n[![Conda Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fvn\u002Fconda-forge\u002Fgpjax.svg)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fgpjax)\n[![DOI](https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.04455\u002Fstatus.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.04455)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_readme_6f46ea8c1944.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fgpjax)\n[![Slack Invite](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSlack_Invite--blue?style=social&logo=slack)](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fgpjax\u002Fshared_invite\u002Fzt-3cesiykcx-nzajjRdnV3ohw7~~eMlCYA)\n\n[**快速入门**](#simple-example)\n| [**安装指南**](#installation)\n| [**文档**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F)\n| [**Slack 社区**](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fgpjax\u002Fshared_invite\u002Fzt-3cesiykcx-nzajjRdnV3ohw7~~eMlCYA)\n\nGPJax 致力于在 [Jax](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fjax) 中提供高斯过程 (GP) 模型的低层接口，其结构旨在为研究人员提供最大的灵活性，以便根据自身需求扩展代码。我们的目标是使代码尽可能接近我们在纸上处理 GP 模型时所写的数学公式。\n\n# 软件包组织\n\n## 贡献\n\n我们非常欢迎感兴趣的个人和团体做出贡献。如需了解如何参与，请阅读我们的[贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fcontributing.md)。如果您有任何问题，欢迎[提交议题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose)。对于更广泛的讨论，例如最佳的 GP 拟合实践或关于 GP 数学的问题，欢迎您[开启讨论](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fdiscussions)。\n\n您还可以通过[问题分类](https:\u002F\u002Fwww.codetriage.com\u002Fwhat)来为 GPJax 做出贡献。这包括复现错误报告、请求关键信息（如版本号和复现步骤）或识别过时的问题。如果您想开始对问题进行分类，一个简单的方法是[在 CodeTriage 上订阅 GPJax](https:\u002F\u002Fwww.codetriage.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax)。\n\n作为 GPJax 的贡献者，您应遵守我们的[行为准则](docs\u002FCODE_OF_CONDUCT.md)。如果您曾经历或目睹任何违反该准则的行为，我们恳请您通过[此表格](https:\u002F\u002Fjaxgaussianprocesses.com\u002Fcontact\u002F)报告，或联系项目中的[_园丁_](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002FGOVERNANCE\u002F#roles)之一。\n\n欢迎加入我们的[Slack 频道](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fgpjax\u002Fshared_invite\u002Fzt-3cesiykcx-nzajjRdnV3ohw7~~eMlCYA)，在那里我们可以讨论 GPJax 的开发以及对高斯过程建模的更广泛支持。\n我们感谢所有[为 GPJax 做出贡献的人员](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fgraphs\u002Fcontributors)，正是他们的努力使 GPJax 发展成为如今的模样。\n\n# 支持的方法与接口\n\n## 笔记本示例\n\n> - [**共轭推断**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fregression\u002F)\n> - [**分类**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fclassification\u002F)\n> - [**稀疏变分推断**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fcollapsed_vi\u002F)\n> - [**随机变分推断**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Funcollapsed_vi\u002F)\n> - [**拉普拉斯近似**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fclassification\u002F#laplace-approximation)\n> - [**非欧几里得空间上的推断**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fconstructing_new_kernels\u002F#custom-kernel)\n> - [**图上的推断**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fgraph_kernels\u002F)\n> - [**异方差推断**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fheteroscedastic_inference\u002F)\n> - [**学习高斯过程重心**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fbarycentres\u002F)\n> - [**深度核回归**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fdeep_kernels\u002F)\n> - [**泊松回归**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fpoisson\u002F)\n> - [**贝叶斯优化**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fbayesian_optimisation\u002F)\n\n## 自定义指南\n>\n> - [**自定义核函数**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fconstructing_new_kernels\u002F#custom-kernel)\n> - [**UCI 回归数据集**](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fyacht\u002F)\n\n## `.ipynb` 和 `.py` 之间的转换\n上述示例以双百分比格式（`py:percent`）存储在 [examples](docs\u002Fexamples) 目录中。有关更多信息，请参阅 [jupytext 使用命令行](https:\u002F\u002Fjupytext.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fusing-cli.html)。\n\n* 要将 `example.py` 转换为 `example.ipynb`，请运行：\n\n```bash\njupytext --to notebook example.py\n```\n\n* 要将 `example.ipynb` 转换为 `example.py`，请运行：\n\n```bash\njupytext --to py:percent example.ipynb\n```\n\n# 安装\n\n## 稳定版\n\nGPJax 的最新稳定版本可以从 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgpjax\u002F) 安装：\n\n```bash\npip install gpjax\n```\n\n或者从 [conda-forge](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fconda-forge\u002Fgpjax-feedstock) 安装：\n\n```bash\n# 使用 Pixi\npixi add gpjax\n# 或使用 conda\nconda install --channel conda-forge gpjax\n```\n\n> **注意**\n>\n> 我们建议您检查已安装的版本：\n> ```python\n> python -c 'import gpjax; print(gpjax.__version__)'\n> ```\n\n\n\n## 开发版\n> **警告**\n>\n> 此版本可能不稳定，并且可能包含错误。\n\n> **注意**\n>\n> 我们建议您在安装前创建一个虚拟环境：\n> ```\n> conda create -n gpjax_experimental python=3.11.0\n> conda activate gpjax_experimental\n>  ```\n\n\n将仓库克隆到本地机器上，并以开发模式运行设置配置。\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax.git\ncd GPJax\nuv venv\nuv sync --extra dev\n```\n\n> 我们建议您检查安装是否通过了提供的单元测试：\n>\n> ```python\n> uv run poe all-tests\n> ```\n\n# 引用 GPJax\n\n如果您在研究中使用了 GPJax，请引用我们的 [JOSS 论文](https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.04455#)。\n\n```\n@article{Pinder2022,\n  doi = {10.21105\u002Fjoss.04455},\n  url = {https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.04455},\n  year = {2022},\n  publisher = {The Open Journal},\n  volume = {7},\n  number = {75},\n  pages = {4455},\n  author = {Thomas Pinder 和 Daniel Dodd},\n  title = {GPJax：基于 JAX 的高斯过程框架},\n  journal = {开源软件期刊}\n}\n```","# GPJax 快速上手指南\n\nGPJax 是一个基于 JAX 的高斯过程（Gaussian Process, GP）框架，旨在提供接近数学公式表达的低层级接口，赋予研究者最大的扩展灵活性。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL 推荐)\n*   **Python 版本**：建议 Python 3.9+ (开发版示例使用 3.11.0)\n*   **前置依赖**：\n    *   [JAX](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fjax)：Google 的高性能数值计算库\n    *   包管理工具：`pip`, `conda` 或 `pixi` (可选)\n*   **硬件加速**（可选但推荐）：配置好 CUDA\u002FcuDNN 以启用 GPU 加速，或 TPU 环境。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 安装稳定版\n\n您可以通过 `pip` 或 `conda` 安装最新稳定版本。\n\n**使用 pip:**\n```bash\npip install gpjax\n```\n\n**使用 conda:**\n```bash\nconda install --channel conda-forge gpjax\n```\n\n**使用 Pixi:**\n```bash\npixi add gpjax\n```\n\n> **提示**：国内用户若遇到下载缓慢，可尝试配置清华或中科大镜像源：\n> ```bash\n> pip install gpjax -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n安装完成后，建议验证版本号：\n```python\npython -c 'import gpjax; print(gpjax.__version__)'\n```\n\n### 2. 安装开发版（可选）\n\n如果您需要体验最新功能或参与贡献，可从源码安装（注意：此版本可能不稳定）。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax.git\ncd GPJax\nuv venv\nuv sync --extra dev\n```\n\n验证安装是否成功（运行单元测试）：\n```bash\nuv run poe all-tests\n```\n\n## 基本使用\n\nGPJax 的设计哲学是代码结构尽可能贴近纸面上的数学推导。以下是一个最基础的回归任务示例流程。\n\n> **注意**：由于 GPJax 强调底层灵活性，具体 API 调用通常涉及定义核函数、均值函数及推断类型。以下展示核心导入与概念结构，详细完整代码请参考官方 [Notebook 示例](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fregression\u002F)。\n\n### 简单示例结构\n\n```python\nimport jax.numpy as jnp\nimport gpjax as gpx\n\n# 1. 准备数据 (假设 X 为输入，y 为观测值)\n# X = jnp.linspace(0, 10, 100).reshape(-1, 1)\n# y = jnp.sin(X) + 0.1 * jnp.random.normal(size=X.shape)\n\n# 2. 定义高斯过程模型\n# 选择核函数 (例如 RBF) 和均值函数\nkernel = gpx.kernels.RBF()\nmean_function = gpx.mean_functions.Constant()\n\n# 构建先验分布\nprior = gpx.gps.Prior(kernel=kernel, mean_function=mean_function)\n\n# 3. 定义似然函数 (例如高斯似然用于回归)\nlikelihood = gpx.likelihoods.Gaussian(num_datapoints=len(y))\n\n# 4. 构建后验分布并进行推断\n# GPJax 支持共轭推断、变分推断等多种模式\nposterior = prior * likelihood\n\n# 5. 优化超参数 (使用 JAX 的优化器)\n# 定义负对数边缘似然损失函数\ndef loss(params):\n    return -posterior.marginal_log_likelihood((X, y), params)\n\n# 执行优化 (此处仅为逻辑示意，具体优化循环需结合 optax 等库)\n# optimized_params = optimize(loss, initial_params)\n\n# 6. 预测\n# predictions = posterior.predict(X_test, optimized_params)\n```\n\n### 更多学习资源\n\nGPJax 提供了丰富的示例笔记本，涵盖分类、稀疏变分推断、贝叶斯优化等高级用法：\n\n*   **共轭推断 (回归)**: [Conjugate Inference](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fregression\u002F)\n*   **分类任务**: [Classification](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fclassification\u002F)\n*   **自定义核函数**: [Custom Kernels](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fconstructing_new_kernels\u002F#custom-kernel)\n\n如需将示例代码从 `.py` 转换为 Jupyter Notebook (`.ipynb`)，可使用 `jupytext`：\n```bash\njupytext --to notebook example.py\n```","某量子计算实验室的研究员正在尝试将高斯过程（GP）应用于超导体临界温度的预测，并需要快速验证一种结合了自定义核函数与变分推断的新算法。\n\n### 没有 GPJax 时\n- **数学实现割裂**：研究员需在纸上推导公式后，手动将其翻译为传统的 NumPy 代码，极易因循环嵌套或广播机制处理不当导致公式与代码不一致。\n- **硬件加速困难**：传统 GP 库难以直接利用 GPU\u002FTPU 进行大规模矩阵运算，训练包含数千个数据点的模型耗时极长，阻碍了参数调优效率。\n- **扩展性受限**：若要修改底层似然函数或引入稀疏变分推断，往往需要深入修改库的源码或重写整个推理引擎，开发周期以周计。\n- **自动微分缺失**：无法轻松对复杂的核函数超参数求导，必须手动推导梯度公式，增加了出错风险且限制了模型的灵活性。\n\n### 使用 GPJax 后\n- **代码即数学**：借助 JAX 的函数式特性，研究员能直接用代码近乎逐行地复现纸上的数学推导，确保算法实现的绝对准确性。\n- **原生硬件加速**：利用 JAX 的 `jit` 编译和自动并行化，模型训练速度提升数十倍，原本数小时的实验现在几分钟内即可完成迭代。\n- **灵活组合模块**：通过 Flax 风格的模块化设计，只需几行代码即可替换核函数或切换至稀疏变分推断接口，无需触碰底层架构。\n- **无缝自动微分**：直接调用 `grad` 即可对任意自定义组件求导，让研究员能专注于算法创新而非繁琐的梯度计算。\n\nGPJax 通过将高斯过程的数学表达与 JAX 的高性能计算完美融合，让研究人员能以最低的工程成本实现最前沿的概率建模创新。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fthomaspinder_GPJax_878b0035.png","thomaspinder","Thomas Pinder","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fthomaspinder_b77b9e04.jpg","Senior Data Scientist @ Netflix. Interested in Gaussian processes, causal inference, and approximate inference.","Netflix","Amsterdam, Netherlands","tompinder@live.co.uk",null,"https:\u002F\u002Fthomas-pinder.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder",[83,87],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",98.2,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"TeX","#3D6117",1.8,608,72,"2026-04-03T20:37:23","MIT","未说明",{"notes":97,"python":98,"dependencies":99},"该工具基于 JAX 框架，旨在提供高斯过程模型的底层接口。稳定版可通过 PyPI 或 conda-forge 安装；开发版建议使用虚拟环境（如 conda 或 uv）并克隆源码安装。示例代码采用双百分号格式存储，可使用 jupytext 在 .py 和 .ipynb 之间转换。","3.11.0 (开发版本推荐)",[100,101],"jax","gpjax",[14],[104,100,105,106,107],"gaussian-processes","probabilistic-programming","bayesian-inference","machine-learning","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T22:50:59.681626",[111,116,121,126,131,135,139,143],{"id":112,"question_zh":113,"answer_zh":114,"source_url":115},31925,"如何解决 GPJax 与 GeometricKernels 或其他使用 plum-dispatch 的库之间的冲突？","该冲突是由于 GPJax 依赖的 `cola` 库使用了 `plum` 命名空间的非官方分支，导致与其他使用标准 `plum-dispatch` 的库发生命名空间覆盖。维护者已通过移除 `cola` 作为 GPJax 的依赖项解决了此问题。如果您遇到此错误，请确保升级到最新版本的 GPJax。如果问题仍然存在，请重新打开 Issue。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fissues\u002F441",{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},31926,"如何在安装 GPJax 时正确配置 CUDA\u002FGPU 支持？","GPJax 现在提供了一个可选的 `[cuda]` 标记来简化 GPU 安装。您可以运行 `pip install \"gpjax[cuda]\"`，这将自动安装 `jax[cuda]`。虽然许多 JAX 库仅安装基础版 JAX，但添加此标记可以更方便地管理依赖。如果手动安装，需先执行 `pip install --upgrade jax[cuda]`，然后再安装 GPJax，注意版本兼容性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fissues\u002F76",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},31927,"GPJax 是否支持较新版本的 JAX（例如 >= 0.4.28）？","是的，GPJax 已计划并实现了对新版 JAX（包括 0.4.35 及更高版本）的支持。之前的版本可能存在破坏性变更，但这些问题已在最新的发布版本中解决。请确保将 GPJax 升级到最新版本以获得对新 JAX 版本的完整支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fissues\u002F490",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},31928,"为什么在导入 GPJax 后更改 JAX 精度设置（如 jax_enable_x64）不生效？","这是因为 GPJax 在导入时（通过 `__init__.py`）立即初始化了全局配置字典 `__config`。如果在导入 GPJax 之后才调用 `jax.config.update(\"jax_enable_x64\", True)`，全局配置不会更新。解决方案是：确保在导入 `gpjax` 之前设置 JAX 配置，或者等待库更新以支持动态重新加载配置（维护者正在考虑改进 `get_defaults()` 逻辑以检测配置变化）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fissues\u002F127",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":125},31929,"如何贡献代码或参与 GPJax 的开发决策？","欢迎贡献！您可以关注项目的讨论区（Discussion section）参与决策制定。对于具体的功能开发（如决策包），维护者表示很乐意讨论并接纳贡献。建议在提交 PR 前查看 `CONTRIBUTING.md` 文件，该文件链接在 README 和文档中，提供了详细的贡献指南和支持渠道。",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":120},31930,"GPJax 是否计划集成 NumPyro 或增加更多似然函数（如二项分布、泊松分布）？","这是一个受欢迎的建议。虽然目前 GPJax 主要与 TensorFlow Probability (TFP) 和 Distrax 配合良好，但社区希望看到与 NumPyro 的集成，因为 NumPyro 更易用。此外，用户也请求增加更多似然函数（如二项式、泊松、Student-t 等）。这些已被列为“最好有”的功能，维护者持开放态度，鼓励社区提交相关 PR 或参与讨论推动实现。",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":115},31931,"如何修复因 tensorflow 版本导致的兼容性问题？","在某些情况下（如 GPJax 0.8.0 与特定后端集成时），可能会遇到与 TensorFlow 版本的冲突。一个临时的解决方法是将 `tensorflow` 降级到 2.13 版本。不过，维护者更倾向于通过移除冲突依赖（如 `cola`）来从根本上解决问题，建议优先升级 GPJax 到最新版以避免此类问题。",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":130},31932,"GPJax 中的协方差矩阵学习是否有更好的双射器（bijector）推荐？","是的，建议使用 `tfb.FillScaleTriL` 替代 `tfb.FillTriangular`。前者在底层使用后者，但会对对角线元素应用变换（默认为 `Softplus` 或可指定为 `Exp`），从而确保对角线为正数，符合协方差矩阵的要求。另一种方法是使用 `tfb.CorrelationCholesky` 构建相关矩阵后再转换为协方差矩阵。维护者已同意采纳此建议并在库中进行改进。",[148,153,158,163,168,173,178,183,188,193,198,203,208,213,218,223,228,233,238,243],{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},239191,"v0.13.6","## 发布 v0.13.6\n\n### 📝 其他变更\n\n- 版本号更新 (#601)\n- 2月26日审计 (#600)\n- NumPyro 集成 (#583)\n- bug：修复组合核的展平问题 (#599)\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅本次发布的性能回归测试\n- 模型验证结果已包含在 CI 构建产物中\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.5...v0.13.6\n\n\n\n## 变更内容\n* bug：@thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F599 中修复了组合核的展平问题\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F583 中实现了 NumPyro 集成\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F600 中进行了2月26日的审计\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F601 中更新了版本号\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.5...v0.13.6","2026-02-08T22:53:51",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},239192,"v0.13.5","## 发布 v0.13.5\n\n### 🐛 错误修复\n\n- 添加标记以避免 macOS 构建中的问题 `tensorstore` (#595)\n\n### 📝 其他变更\n\n- 版本号升级 (#598)\n- 解决参数注解问题 (#597)\n- 构建：在最新软件包版本上增加 7 天延迟 (#596)\n- ci(deps): 将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.7.6 升级到 4.8.0 (#590)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fupload-artifact 从 5 升级到 6 (#585)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fdownload-artifact 从 6 升级到 7 (#586)\n- ci(deps): 将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.7.4 升级到 4.7.6 (#587)\n- dev-deps(deps-dev): 更新 mkdocstrings[python] 的依赖要求 (#584)\n- 合并拉取请求 #582，来自 thomaspinder\u002Fdependabot\u002Fgithub_actions\u002Factions\u002Fcheckout-6\n- ci(deps): 将 actions\u002Fcheckout 从 5 升级到 6\n- 合并拉取请求 #581，来自 thomaspinder\u002Fthomaspinder\u002Ftemp\n- 改进稀疏绘图\n- 合并拉取请求 #580，来自 thomaspinder:thomaspinder\u002Fdocs-header\n- 修正标题\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅此版本中的性能回归测试\n- 模型验证结果可在 CI 构建产物中获取\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.4...v0.13.5\n\n\n\n## 变更内容\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F580 中修正标题\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F581 中改进稀疏绘图\n* ci(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F582 中将 actions\u002Fcheckout 从 5 升级到 6\n* dev-deps(deps-dev): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F584 中将 mkdocstrings[python] 的依赖要求从 \u003C0.31.0 更新至 \u003C1.1.0\n* ci(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F587 中将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.7.4 升级到 4.7.6\n* ci(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F586 中将 actions\u002Fdownload-artifact 从 6 升级到 7\n* ci(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F585 中将 actions\u002Fupload-artifact 从 5 升级到 6\n* ci(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F590 中将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.7.6 升级到 4.8.0\n* 修复：由 @miguelgondu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F595 中添加标记以避免 macOS 构建中的问题 `tensorstore`\n* 构建：由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F596 中为最新软件包版本增加 7 天延迟\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F597 中解决参数注解问题\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F598 中提升版本号\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.4...v0.13.5","2026-02-05T21:40:31",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},239193,"v0.13.4","## 发布 v0.13.4\n\n### 📝 其他变更\n\n- 添加异方差似然 (#579)\n- 将参数标记与 Flax 约定对齐 (#578)\n- 限制 Constant mean 中的 dtype 晋升 (#573)\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.3...v0.13.4\n\n## 变更内容\n* 由 @sethaxen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F573 中提出的限制 Constant mean 中 dtype 晋升的更改\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F578 中提出的将参数标记与 Flax 约定对齐的更改\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F579 中提出的添加异方差似然的更改\n\n## 新贡献者\n* @sethaxen 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F573 中做出了他们的首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.3...v0.13.4","2025-11-23T21:37:11",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},239194,"v0.13.3","## 发布 v0.13.3\n\n### 📝 其他变更\n\n- 版本号升级 (#572)\n- 在 `predict` 调用时仅返回对角线部分的功能 (#567)\n- ci(deps): 将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.7.3 升级到 4.7.4 (#570)\n- 创建 FUNDING.yml 文件 (#569)\n- 更新维护者信息 (#568)\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅本次发布的性能回归测试\n- 模型验证结果已包含在 CI 构建产物中\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.2...v0.13.3\n\n\n\n## 变更内容\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F568 中更新了维护者信息\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F569 中创建了 FUNDING.yml 文件\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F570 中将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.7.3 升级到 4.7.4\n* @mathDR 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F567 中实现了在 `predict` 调用时仅返回对角线部分的功能\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F572 中进行了版本号升级\n\n## 新贡献者\n* @mathDR 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fpull\u002F567 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthomaspinder\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.2...v0.13.3","2025-11-11T08:14:34",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},239195,"v0.13.2","## 发布 v0.13.2\n\n### 📝 其他变更\n\n- 修复核函数方法中的类型注解问题 (#565)\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅本次发布的性能回归测试\n- 模型验证结果已在 CI 构建产物中提供\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.1...v0.13.2\n\n\n\n## 变更内容\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F565 中修复了核函数方法的类型注解问题\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.1...v0.13.2","2025-10-30T09:28:38",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},239196,"v0.13.1","## 发布 v0.13.1\n\n### 📝 其他变更\n\n- 图核与其他核的一致性 (#560)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fdownload-artifact 从 5 升级到 6 (#562)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fupload-artifact 从 4 升级到 5 (#561)\n- 使用 GraphKernel 的 SVGP 修复 (#552)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fsetup-node 从 5 升级到 6 (#559)\n- ci(deps): 将 astral-sh\u002Fsetup-uv 从 6 升级到 7 (#556)\n- 更新工作流\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅此版本中的性能回归测试\n- 模型验证结果可在 CI 构建产物中获取\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.0...v0.13.1\n\n\n\n## 变更内容\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F556 中将 astral-sh\u002Fsetup-uv 从 6 升级到 7\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F559 中将 actions\u002Fsetup-node 从 5 升级到 6\n* @syedzayyan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F552 中修复了使用 GraphKernel 的 SVGP\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F561 中将 actions\u002Fupload-artifact 从 4 升级到 5\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F562 中将 actions\u002Fdownload-artifact 从 5 升级到 6\n* @syedzayyan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F560 中实现了图核与其他核的一致性\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.13.0...v0.13.1","2025-10-28T05:54:45",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},239197,"v0.13.0","## 发布 v0.13.0\n\n### 📝 其他变更\n\n- 移除末尾的 3.10 引用\n- 支持最新的 Flax (#554)\n- ci(deps): 将 actions\u002Ffirst-interaction 从 3.0.0 升级到 3.1.0 (#553)\n- 修复 Matern 文档\n- 切换暗色主题 (#550)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fgithub-script 从 7 升级到 8 (#548)\n- docs: 添加 conda-forge 安装说明 (#546)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fcheckout 从 4 升级到 5 (#540)\n- ci(deps): 将 codecov\u002Fcodecov-action 从 4 升级到 5 (#541)\n- ci(deps): 将 actions\u002Ffirst-interaction 从 1.3.0 升级到 3.0.0 (#542)\n- ci(deps): 将 actions\u002Flabeler 从 5 升级到 6 (#543)\n- ci(deps): 将 actions\u002Fdownload-artifact 从 4 升级到 5 (#544)\n- ci: 修复末尾的 hatch 命令\n- 添加 conda 安装说明 (#545)\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅此版本中的性能回归测试\n- 模型验证结果可在 CI 构建产物中获取\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.12.2...v0.13.0\n\n\n\n## 变更内容\n* ci: @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F545 中添加了 conda 安装说明\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F544 中将 actions\u002Fdownload-artifact 从 4 升级到 5\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F543 中将 actions\u002Flabeler 从 5 升级到 6\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F542 中将 actions\u002Ffirst-interaction 从 1.3.0 升级到 3.0.0\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F541 中将 codecov\u002Fcodecov-action 从 4 升级到 5\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F540 中将 actions\u002Fcheckout 从 4 升级到 5\n* docs: @matthewfeickert 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F546 中添加了 conda-forge 安装说明\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F548 中将 actions\u002Fgithub-script 从 7 升级到 8\n* @syedzayyan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F550 中实现了暗色主题切换功能\n* ci(deps): @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F553 中将 actions\u002Ffirst-interaction 从 3.0.0 升级到 3.1.0\n* @stephen-huan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F554 中增加了对最新 Flax 的支持\n\n## 新贡献者\n* @matthewfeickert 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F546 中完成了首次贡献\n* @syedzayyan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F550 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.12.2...v0.13.0","2025-10-11T09:27:56",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},239198,"v0.12.2","## 发布 v0.12.2\n\n### 📝 其他变更\n\n- ci：从发布工作流中移除 Windows\n- 移除上限约束 (#539)\n- ci(deps)：将 astral-sh\u002Fsetup-uv 从 3 升级到 6 (#535)\n- ci(deps)：将 conda-incubator\u002Fsetup-miniconda 从 2 升级到 3 (#536)\n- deps(deps)：更新 mkdocstrings[python] 的依赖要求 (#537)\n- Thomaspinder\u002Faudit (#538)\n- ci(deps)：将 actions\u002Fsetup-node 从 4 升级到 5 (#534)\n- ci(deps)：将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.4.1 升级到 4.7.3 (#533)\n- ci(deps)：将 actions\u002Fsetup-python 从 5 升级到 6 (#532)\n- Thomaspinder\u002Faudit (#531)\n\n### 📊 性能与机器学习改进\n- 请参阅此版本中的性能回归测试\n- 模型验证结果可在 CI 构建产物中获取\n\n### 🔍 变更内容\n- 完整差异：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.12.1...v0.12.2\n\n\n\n## 变更内容\n* Thomaspinder\u002Faudit，由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F531 中提交\n* ci(deps)：将 actions\u002Fsetup-python 从 5 升级到 6，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F532 中提交\n* ci(deps)：将 JamesIves\u002Fgithub-pages-deploy-action 从 4.4.1 升级到 4.7.3，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F533 中提交\n* ci(deps)：将 actions\u002Fsetup-node 从 4 升级到 5，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F534 中提交\n* Thomaspinder\u002Faudit，由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F538 中提交\n* deps(deps)：将 mkdocstrings[python] 的依赖要求从 \u003C0.28.0 更新为 \u003C0.31.0，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F537 中提交\n* ci(deps)：将 conda-incubator\u002Fsetup-miniconda 从 2 升级到 3，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F536 中提交\n* ci(deps)：将 astral-sh\u002Fsetup-uv 从 3 升级到 6，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F535 中提交\n* 移除上限约束，由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F539 中提交\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.12.1...v0.12.2","2025-09-06T15:58:59",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},239199,"v0.12.1","扩展了 GPJax 的 `fit` 方法，使其能够与 NNX 的过滤器协同工作。现在，只需通过过滤掉某些参数，即可将其冻结。此外，还可以通过 `fit` 方法中的 `trainable` 参数来指定仅训练部分参数。\n```python\nopt_posterior, history = gpx.fit(\n    model=posterior,\n    objective=lambda p, d: -gpx.objectives.conjugate_mll(p, d),\n    train_data=D,\n    trainable=gpjax.parameters.Parameter,\n)\n```\n\n## 变更内容\n* 由 @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F530 中添加了更完善的参数过滤功能\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.12.0...v0.12.1","2025-09-05T20:32:41",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},239200,"v0.12.0","## 主要变更\n\n- 移除了 cola 依赖，并将核心线性代数代码迁移到 GPJax 源代码中。\n- 修复了参数标签的使用，使其与 NNX 的最新版本保持一致。\n- 改用 uv 进行依赖管理。\n\n## 变更内容\n* [文档] @jackaraz 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F526 中修复了新建核函数文档中的错误。\n* @thomaspinder 更新了 Slack 链接，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F527。\n* @thomaspinder 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F529 中替换了 cola。\n\n## 新贡献者\n* @jackaraz 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F526 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.11.2...v0.12.0","2025-09-05T16:03:56",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},239201,"v0.11.2","## What's Changed\r\n* Fix import of PjitFunction  by @stephen-huan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F521\r\n* Bump version by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F522\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.11.1...v0.11.2","2025-06-23T06:07:13",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},239202,"v0.11.1","## What's Changed\r\n* Add extra tests by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F507\r\n* Introduce NonNegativeReal parameters by @jamesbriant in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F512\r\n* Add `fit_lbfgs` using Optax by @theo-brown in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F514\r\n* bump patch version by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F517\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @jamesbriant made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F512\r\n* @theo-brown made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F514\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.11.0...v0.11.1","2025-05-20T18:16:13",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},239203,"v0.11.0","## What's Changed\r\n* Add JIT-safe assertions by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F504\r\n* Numpyro distribution by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F506\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.10.1...v0.11.0","2025-04-13T18:34:31",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},239204,"v0.10.1","## What's Changed\r\n* Make zero-mean fn. constant a Static class by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F500\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.10.0...v0.10.1","2025-04-09T18:02:19",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},239205,"v0.10.0","## What's Changed\r\n* Unpin cola\u002Fjax\u002Fjaxlib\u002Fflax by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F503\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.9.5...v0.10.0","2025-04-08T20:15:00",{"id":224,"version":225,"summary_zh":226,"released_at":227},239206,"v0.9.5","## What's Changed\r\n* Fix jaxtyping and flax issues in tests by @stephen-huan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F498\r\n* Deprecate decision making by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F501\r\n* Move to MIT license by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F502\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.9.4...v0.9.5","2025-04-08T19:10:16",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},239207,"v0.9.4","## What's Changed\r\n* Fix optional array arguments in class constructors by @stefanocortinovis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F488\r\n* Fix broken latex equations by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F489\r\n* fix: update links in documentation to use the correct path for examples by @Qazalbash in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F491\r\n* update README regression example with negative objective by @huylenguyen in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F492\r\n* Fix tests with jax 0.5.1 by @stephen-huan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F494\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @Qazalbash made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F491\r\n* @huylenguyen made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F492\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.9.3...v0.9.4","2025-03-05T05:58:19",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},239208,"v0.9.3","## What's Changed\r\n* optional solver_algorithm parameter to sample_approx by @theorashid in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F478\r\n* Fix broken examples by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F480\r\n* Fix callbacks by @stefanocortinovis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F483\r\n* Fix `Static` check in `Gaussian` likelihood by @stefanocortinovis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F484\r\n* Allow to pass trainable inducing inputs to AbstractVariationalGaussian by @stefanocortinovis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F485\r\n* Swap collapsed_vi.md and uncollapsed_vi.md by @stefanocortinovis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F486\r\n* Bump project version to 0.9.3 by @stefanocortinovis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F487\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @stefanocortinovis made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F483\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.9.1...v0.9.3","2024-11-01T19:37:09",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},239209,"v0.9.1","## What's Changed\r\n* Add workflow dispatch by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F466\r\n* Add Hatch by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F468\r\n* Add workflow by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F470\r\n* Remove `progress_bar.py` by @daniel-dodd in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F472\r\n* Remove redundant pyspelling files by @daniel-dodd in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F473\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.9.0...v0.9.1","2024-09-03T20:29:11",{"id":244,"version":245,"summary_zh":246,"released_at":247},239210,"v0.9.0","## Key Changes\r\n\r\nIn v0.9.0, the backend of GPJax has migrated to the NNX module of Flax (h\u002Ft @cgarciae) . This allows us to assign structure to our parameters, hook into Flax's ecosystem, and simplify our underlying code. From a frontend perspective, you may now assign a type to your parameters e.g., `PositiveReal` and easily invoke the state of your GP.\r\n\r\n### State\r\n\r\nFor any component of GPJax, such as a kernel, mean function, prior or posterior GP.etc, you may now realise the _state_ of the component using `nnx.Split`. For example, the state of a Matérn kernel would be realised by\r\n```\r\nkernel = gpx.kernels.Matern32()\r\n_, params = nnx.split(kernel, gpx.parameters.Parameter)\r\n```\r\nThis allows users to have low-level control over the exact operations that are made on the parameters. We detail this fully in the [Parameters section of our Model Guide notebook](https:\u002F\u002Fdocs.jaxgaussianprocesses.com\u002F_examples\u002Fbackend\u002F#parameters).\r\n\r\n### Parameters\r\n\r\nWe now recognise the support that a parameter. For example, strictly positive parameters such as the lengthscale or variance are instantiated via the `PositiveReal` parameter. Meanwhile, parameters that are constrained to be lower triangular matrix are instantiated through the `LowerTriangular` parameter.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Point CoC breaches to our contact form. by @thomaspinder in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F451\r\n* Quick fix to stop automatic switch to CG by @henrymoss in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F454\r\n* Fix some type annotations causing failing tests by @stephen-huan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F456\r\n* Feature: Adds probability of improvement as an acquisition function by @miguelgondu in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F458\r\n* Add expected improvement utility function by @Thomas-Christie in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F460\r\n* feat(gpjax\u002Fkernels\u002Fbase.py): add diagonal by @stephen-huan in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F429\r\n* Flax\u002Fnnx backend by @frazane in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F440\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @stephen-huan made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F456\r\n* @miguelgondu made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fpull\u002F458\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJaxGaussianProcesses\u002FGPJax\u002Fcompare\u002Fv0.8.2...v0.9.0","2024-08-16T19:53:40"]