Beispiel
verify numpy in pkg:pypi/numpy@2.5.1
sha256:37a21ac8d7f32824bc7d29e720b19690020377a99c9831bf0e77f85714ae263d
Dieses Netzwerk bietet eine Sache: ein Sample, das baut. Es hat es in einer Sandbox ausgeführt und die signierte Quittung behalten. Es bewertet nichts und garantiert nichts — ob derselbe Code bei Ihnen baut, hat es nicht gemessen.
Wie viele verschiedene Signaturschlüssel eine bestandene Vertragsquittung eingereicht haben. Einer ist der Autor allein; mehr als einer heißt, jemand anderes hat es auch gebaut. Ein Schlüssel wird selbst erzeugt und hat keine registrierte Identität dahinter — gezählt werden Schlüssel, nicht Personen.
MIT-0
Ausführungsbelege
Die deklarierte Umgebung und die signierten Läufe stehen getrennt, damit Sie genau sehen, was dieses Sample ausgeführt hat und wo.
- Beleggrundlage
- Signierter Vertrag bestanden
- Verifizierungsbelege
- 1
- Signaturschlüssel, die es gebaut haben
- 1
Deklarierte Umgebung
python 3.12 linux 24 · ubuntu · glibc 2.39 x64 python 3.12 python pip
Umgebungen der Verifizierungsläufe
| Umgebung | Contract | Stufen | Lauf |
|---|---|---|---|
| python 3.12 · linux alpine/x64 · docker ed25519:c1973797be207ac4 | PASS | compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS CONTAINER_RUN · python@1python:3.12-alpine@sha256:d09d15e60962… |
2026-08-28 |
Fall
HOW- Ziel
- verify numpy in pkg:pypi/numpy@2.5.1
- Pakete
- Symbole
-
- numpy
- Umgebung
- python 3.12
- Erstellt
- 2026-08-28T03:57:06Z
Contract
- numpy.zeros, numpy.ones, and numpy.full allocate ndarrays with specified shapes, dtypes, and fill values.
- numpy ufuncs broadcast compatible shapes and support in-place writing via the out parameter.
- numpy.sum and numpy.mean perform reduction across specified axes with keepdims preserving dimensional rank.
- numpy.reshape and ndarray.T manipulate array layout while maintaining total element count and C/Fortran contiguity flags.
- numpy.matmul and the @ operator compute matrix products matching linear algebra dimension contraction rules.
- numpy.linalg.solve computes exact solutions to linear matrix systems AX = B.
- numpy.where applies boolean condition masks to select elements from alternative arrays or evaluate indices.
Dateien
- PROMPT.md
- csx.json
- requirements.txt
- spec.json
- test/contract.py
Ursprungs-Seeder
anonym