
DS-ScriptSnookは、データサイエンスを知るためのワンストップの目的地です。このリポジトリは、線形代数、計算、統計、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョン、人工知能などに基づいたスクリプトの一意のコレクションに囲まれています。このオープンソースの旅に参加します。
このプロジェクトの主な目的は、データサイエンスに飛躍するための効率的で有用なリソースを提供することです。これは、リアルタイムプロジェクトに参加する前に必要なすべてのスキルを習得するのに役立ちます。ここで停止して、快適な段階に身を任せてください。
オープンソースに貢献しようとしているテクノロジーに関連する人はすべて、すべてを招待します。この場所には誰にとってもタスクがあり、初心者向けのプロジェクトです。
|線形代数|微積分|統計|機械学習|深い学習|自然言語処理|コンピュータービジョン|人工知能|
選択できます。トピックを選択します。アルゴリズム、ライブラリ、またはチュートリアルを使用してスキルを向上させるかどうかを判断してください。
あなたが取り組んでいたか、ユニークなスクリプトを開始し、それを世界と共有したい場合は、ここでそれを行うことができます。貢献する際の貢献ガイドラインを通過しますか?
[問題]タブから[または問題から取得した場合に問題が発生した場合、スクリプトを追加して、できる限り詳しく説明します。これは、概念に関する知識をどれだけ効率的に獲得したかについてです。
その後、Pullリクエストの作成に関するGitHubドキュメントも実行します。
プロジェクトは、他のすべてのプロジェクトで類似性を維持するためにこのフローを含める必要があります。 PRを作成する前に、これらのことに注意してください。
たとえば、numpyライブラリに関するスクリプトを追加したい場合、それはチュートリアルやライブラリなどに移動します。 「機械学習」フォルダーに移動し、次に「ライブラリ」フォルダーに移動します。この場合、numpyの紹介を合計しています。したがって、フォルダのタイトルは「numpyの紹介」でなければなりません
このフォルダーでは、「file_name.md」を作成すると、ファイル名は「はじめに_to_numpy.md」として記述する必要があります。
ライブラリと.MDファイルのチュートリアルなので。このテンプレートに従ってこのファイルを準備し、コンセプトの精緻化を正当化するために必要な関連画像を追加する必要があります。
.mdファイルで使用されるすべての画像は、「numpy」フォルダーの「概要」フォルダー内の「画像」フォルダーにある必要があります。コンセプトを取り上げて、それぞれのフォルダーに合計することができます。この例を提供して、プロジェクト構造についてガイドしました。
それぞれのものと「アルゴリズム」フォルダーに移動します。いいえ、アルゴリズムのフォルダーを作成します。 (例:決定ツリー分類器のアルゴリズムを追加する場合、プロジェクト名は「Decision Tree Classifier」と「Decision_tree_classifier.ipynb」としてファイル名である必要があります)
アルゴリズムファイル以外には、このテンプレートを使用して「readme.md」も必要です
画像- このフォルダーには、すべての画像がreadme.mdとスクリプトファイルに追加されます。
段階的な手順を示すことにより、 Readmeがどのように機能するかについて簡単に説明します。
注:新しい問題を作成したり、リクエストをプルする際には、これらのテンプレートに従う必要があります。
リポジトリをフォークします
ターミナルまたはgitbashを使用して、フォークリポジトリをクローンします。
クローン化されたリポジトリを変更します
追加、コミット、プッシュします
次に、githubで、クローン化されたリポジトリで、プルリクエストを行うオプションを見つけます
print( "ds-scriptsnookの貢献を開始")
![]() Hacktoberfest 2021 | ![]() Devinceptコード2021 |
Devinceptコード2021 |
これらの素晴らしい人々に感謝します。あらゆる種類の貢献は大歓迎です!
ここで私たちの行動規範を見つけることができます。
このプロジェクトは、MITライセンスに従います。
ayushi shrivastava |
![]() プラティマカダリ |
このプロジェクトに取り組むのが好きなら、このリポジトリを行い、共有してください。
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©2022 Prathima Kadari