DS ScriptsNook
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DS-ScriptSnook는 데이터 과학에 익숙해지기위한 원 스톱 목적지입니다. 이 저장소는 선형 대수, 미적분학, 통계, 기계 학습, 딥 러닝, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전 및 인공 지능 등을 기반으로 한 고유 한 스크립트 모음을 포함합니다.
이 프로젝트의 주요 목표는 데이터 과학으로 도약 할 수있는 효율적이고 유용한 리소스를 제공하는 것입니다. 이를 통해 실시간 프로젝트에 참여하기 전에 필요한 모든 기술을 습득하는 데 도움이됩니다. 여기서 멈춰서 편안한 무대에 들어가십시오.
오픈 소스에 기여하고자하는 기술과 관련된 사람은 모두 타격 을가하도록 초대됩니다.이 장소는 모든 사람을위한 과제를 가지고 있으며 초보자 친화적 인 프로젝트입니다.
| 선형 대수 | 미적분학 | 통계 | 기계 학습 | 딥 러닝 | 자연어 처리 | 컴퓨터 비전 | 인공 지능 |
선택할 수 있습니다 : 주제를 선택하십시오. 알고리즘이나 라이브러리 또는 튜토리얼을 통해 기술을 향상시키고 싶은지 결정하면 시작하는 것이 좋습니다.
고유 한 스크립트를 시작했거나 세상과 공유하고 싶다면 여기에서 그렇게 할 수 있습니다. 기고에 기여하는 가이드 라인을 살펴보십시오
문제 탭에서 문제가 발생하거나 스크립트를 추가하여 문제가 발생하면 개념에 대한 지식을 얼마나 효율적으로 얻었는지에 관한 것이므로 최대한 자세히 설명하십시오.
그 후, 풀 요청 생성에 대한 GitHub 문서를 살펴보십시오.
프로젝트에는 다른 모든 프로젝트에서 유사성을 유지하기 위해이 흐름이 포함되어야합니다. PR을 만들기 전에 이런 것들에 주목하십시오.
예를 들어, Numpy Library에 대한 스크립트를 추가하려면 관련 폴더 또는 라이브러리 등으로 이동하십시오. "머신 러닝"폴더로 이동 한 다음 "라이브러리"폴더로 이동하십시오. 이 경우, 우리는 Numpy에 대한 소개를 추가하고 있습니다. 따라서 폴더 제목은 "Numpy에 대한 소개"여야합니다.
이 폴더에서 "file_name.md"를 작성하면 파일 이름을 "소개 _to_numpy.md"로 작성해야합니다.
라이브러리 및 .md 파일에 대한 자습서이므로. 이 템플릿을 따라이 파일을 준비하고 개념의 정교화를 정당화하는 데 필요한 관련 이미지를 추가해야합니다.
.md 파일에 사용 된 모든 이미지는 "Numpy 소개"폴더의 "이미지"폴더에 있어야합니다. 개념을 취하고 각 폴더에 추가 할 수 있습니다. 프로젝트 구조를 안내하기 위해이 예제를 제공했습니다.
각각의 것과 "알고리즘"폴더로 이동하십시오. 아니요, 알고리즘의 폴더를 만듭니다. (예 : 의사 결정 트리 분류기 알고리즘을 추가하려면 프로젝트 이름은 "의사 결정 트리 분류기"이고 파일 이름은 "dection_tree_classifier.ipynb"이어야합니다).
알고리즘 파일 이외에도이 템플릿을 사용하는 'readme.md' 도 있어야합니다.
이미지 -이 폴더에는 모든 이미지가 readme.md 및 스크립트 파일에 추가됩니다.
단계별 절차를 보여줌으로써 그것이 어떻게 작동하는지에 대해 간단히 정교화 하십시오.
참고 : 새 문제 또는 풀 요청을 작성하는 동안이 템플릿을 따라야합니다.
저장소를 포크하십시오
터미널 또는 gitbash를 사용하여 포크 리포지토리를 복제하십시오.
복제 된 저장소를 변경하십시오
추가, 커밋 및 밀어 넣습니다
그런 다음 Github에서 복제 된 저장소에서 풀 요청을 수행하는 옵션을 찾으십시오.
인쇄 ( "DS-ScriptSnook에 대한 기여 시작")
 Hacktoberfest 2021 |  Devincept 코드 2021 |
Devincept 코드 2021 |
이 멋진 사람들에게 감사드립니다. 모든 종류의 공헌을 환영합니다!
여기에서 당사의 행동 강령을 찾을 수 있습니다.
이 프로젝트는 MIT 라이센스를 따릅니다.
Ayushi Shrivastava |
 Prathima Kadari |
이 프로젝트 작업을 좋아한다면이 저장소를 수행하고 공유하십시오.
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저에게 연락하고 싶다면 사회적 손잡이를 통해 저에게 연락 할 수 있습니다.
© 2022 Prathima Kadari
