Para converter texto em caligrafia de uma maneira aparentemente autêntica. Para obter uma conversão realista do texto digitado em conteúdo manuscrito, criando uma aparência vintage genuína por meio de técnicas de aprendizado profundo, comumente chamado de 'finge profundo'.
Exemplo -

I would like to work on this issue. Can you assign it to me?
Clone o repositório : clone o repositório bifurcado à sua máquina local usando o seguinte comando:
git clone https://github.com/Aatmaj-Zephyr/handtype.git
Crie uma filial: crie uma nova ramificação para o seu trabalho com um nome descritivo. Use o seguinte formato:
git checkout -b feature/your-feature-namePrefixo seu nome de ramificação com "Recurso/" para adições de recursos ", Bugfix/" para correções de bugs ou escolha um prefixo apropriado que reflita o objetivo da sua ramificação.
Faça alterações: implemente suas alterações e verifique se elas aderem às nossas diretrizes de codificação e estilo.
Comprometa suas alterações: Compreenda suas alterações com uma mensagem de confirmação significativa. Inclua uma referência a problemas relevantes ou solicitações de puxar.
git commit -m " Add your descriptive commit message here "Empurre para o garfo: empurre seu ramo para o repositório bifurcado no Github.
git push origin feature/your-feature-nameAbra uma solicitação de tração: vá para o repositório original no Github e clique no botão "Novo solicitação de puxar". Forneça um título e descrição claros e concisos para sua solicitação de tração e faça referência a quaisquer problemas relacionados.
Esse repositório garante a qualidade dos notebooks Jupyter .ipynb , integrando um processo de linha usando ações do GitHub. Aqui está uma breve visão geral de como funciona e por que é essencial:
Os notebooks Jupyter, embora extremamente versáteis, apresentam um desafio quando se trata de manter a qualidade do código. Eles misturam código, saída e markdown em um formato JSON, que torna as ferramentas tradicionais de linha Python incompatíveis com os arquivos .ipynb prontos para a caixa.
Para enfrentar esse desafio, usamos uma ferramenta chamada nbqa . nbqa atua como uma ponte, permitindo -nos executar ferramentas populares de linha Python, como flake8 , diretamente nos notebooks Jupyter.
Configurando localmente : Antes de empurrar para o repositório, você pode verificar os erros de linha localmente. Para fazer isso, verifique se você tem nbqa e flake8 instalados:
pip install nbqa flake8Com as ferramentas instaladas, você pode fins seus notebooks:
nbqa flake8 handtype.ipynbEste comando destacará quaisquer erros de linha no seu notebook com base nos padrões PEP-8.
LINHTING oferece vários benefícios:
Incentivamos fortemente todos os colaboradores a executar as verificações de linha localmente antes de pressionar, para garantir uma integração mais rápida e menos falhas de construção de IC.
Mit
Nota: Atualmente, o trabalho em andamento para fazer o papel dobrado no centro usando o processamento de imagens para um efeito mais fingido. Atualmente, é apenas um arquivo do Google Collab, mas vamos ver o que acontece no futuro. #GooPensource