Text in scheinbar authentische Weise in Handschrift in Handschriften umwandeln. Um eine realistische Umwandlung von Typen in handgeschriebenen Inhalten in handgeschriebenen Stilen zu erzielen und ein echtes Vintage-Erscheinungsbild durch Deep-Lern-Techniken zu erzeugen, die allgemein als „tiefe Fälschung“ bezeichnet werden.
Beispiel -

I would like to work on this issue. Can you assign it to me?
Klonen Sie das Repository : Klonen Sie Ihr Forked Repository mit dem folgenden Befehl:
git clone https://github.com/Aatmaj-Zephyr/handtype.git
Erstellen Sie eine Niederlassung: Erstellen Sie eine neue Filiale für Ihre Arbeit mit einem beschreibenden Namen. Verwenden Sie das folgende Format:
git checkout -b feature/your-feature-namePräfix Ihren Zweignamen mit "Feature/" für Feature -Additionen "Bugfix/" für Fehlerbehebungen oder wählen Sie ein geeignetes Präfix, das den Zweck Ihres Zweigs widerspiegelt.
Änderungen vornehmen: Implementieren Sie Ihre Änderungen und stellen Sie sicher, dass sie unsere Codierungs- und Stilrichtlinien einhalten.
Verpflichten Sie Ihre Änderungen: Verpflichten Sie Ihre Änderungen mit einer aussagekräftigen Commit -Botschaft. Fügen Sie einen Verweis auf relevante Probleme oder Zuganfragen hinzu.
git commit -m " Add your descriptive commit message here "Drücken Sie auf Ihre Gabel: Schieben Sie Ihren Zweig in Ihr Github -Repository.
git push origin feature/your-feature-nameÖffnen Sie eine Pull -Anfrage: Gehen Sie zum ursprünglichen Repository auf GitHub und klicken Sie auf die Schaltfläche "Neue Pull Request". Geben Sie für Ihre Pull -Anfrage einen klaren und prägnanten Titel und eine kurze Beschreibung an und verweisen Sie auf alle zugehörigen Probleme.
Dieses Repository stellt die Qualität von Jupyter .ipynb -Notizbüchern sicher, indem ein Liningprozess mithilfe von GitHub -Aktionen integriert wird. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie es funktioniert und warum es unerlässlich ist:
Jupyter -Notizbücher stellen zwar äußerst vielseitig, stellen jedoch eine Herausforderung dar, wenn es um die Aufrechterhaltung der Codequalität geht. Sie vermischen sich Code, Ausgabe und Markdown in einem JSON -Format, wodurch herkömmliche Tools für Python -Lining mit .ipynb -Dateien nicht kompatibel sind.
Um diese Herausforderung anzugehen, verwenden wir ein Tool namens nbqa . nbqa fungiert als Brücke und ermöglicht es uns, beliebte Python -Lining -Tools wie flake8 direkt auf Jupyter -Notizbüchern zu betreiben.
Lokal einrichten : Bevor Sie in das Repository drücken, können Sie nach lokaler Linker nach Linienfehlern überprüfen. Stellen Sie dazu sicher, dass Sie nbqa und flake8 installiert haben:
pip install nbqa flake8Mit den installierten Tools können Sie Ihre Notizbücher ausgeben:
nbqa flake8 handtype.ipynbIn diesem Befehl werden alle Linkerfehler in Ihrem Notebook basierend auf PEP-8-Standards hervorgehoben.
Das Leinen bietet mehrere Vorteile:
Wir ermutigen alle Mitwirkenden nachdrücklich, die Linieprüfungen vor dem Drücken lokal durchzuführen, um eine schnellere Integration und weniger CI -Build -Fehler zu gewährleisten.
MIT
HINWEIS: Derzeit laufe die Arbeit des Papiers in der Mitte mithilfe der Bildverarbeitung für einen Fälschungseffekt. Derzeit ist es nur eine Google Collab -Datei, aber lassen Sie uns sehen, was in Zukunft passiert. #goopensource