DS ScriptsNook

Добро пожаловать в DS-Scriptsnook?

? Репозиторий

DS-Scriptsnook был бы универсальным местом для знакомства с наукой о данных. Этот репозиторий заключается в уникальной коллекции сценариев, основанных на линейной алгебре, исчислении, статистике, машинном обучении, глубоком обучении, обработке естественного языка, компьютерном зрении и искусственном интеллекте и т. Д. Принимайте участие в этом путешествии с открытым исходным кодом.

Основная цель этого проекта - предоставить эффективные и полезные ресурсы для перейти в науку о данных. Это поможет вам приобрести все навыки, которые вам нужны, прежде чем вы попадете в проекты в реальном времени. Получите себя на стадию комфорта, остановившись здесь.

? Присоединяйтесь сюда

Любой, кто связан с технологиями, которые стремятся внести свой вклад в открытый исходный код, приглашаются, чтобы запустить. В этом месте есть задача для всех и является благоприятным для начинающих проект.

| Линейная алгебра | Исчисление | Статистика | Машинное обучение | Глубокое обучение | Обработка естественного языка | Компьютерное зрение | Искусственный интеллект |

Вы можете выбрать: выберите тему. Решите, хотите ли вы улучшить свои навыки с помощью алгоритмов, библиотек или учебных пособий, и вы готовы начать.

Если вы работали или хотите инициировать уникальный сценарий и хотите поделиться им с миром, вы можете сделать это здесь. Пройти рекомендации по содействию? ‍

Когда проблема поднимается с вашего конца (или), взяв ее с вкладки «Проблемы», чтобы добавить сценарий, уточните как можно больше, поскольку это все о том, насколько эффективно вы получили знания по концепциям.

Впоследствии, также пройдите документацию GitHub по созданию запроса на вытяжение.

Просмотреть гараж полезных сценариев

• Линейная алгебра
• Исчисление
• Статистика
• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Искусственный интеллект

Структура проекта

Ваши проекты должны содержать этот поток, чтобы поддерживать сходство во всех других проектах. Обязательно отметьте эти вещи, прежде чем создать PR.

• Для сценариев по концепциям, учебным пособиям и библиотекам структура проекта должна выглядеть так:

Перейдите в заинтересованную папку, будь то учебники или библиотеки и т. Д. Перейдите в папку «машинное обучение», а затем в папку «Библиотеки». Здесь, в этом случае, мы добавляем введение в Numpy. Таким образом, название папки должно быть «Введение в Numpy»

В этой папке создайте «file_name.md», и имя файла должно быть записано как «ВВЕДЕНИЕ_TO_NUPPY.MD».

Так как это учебник по библиотеке и .md -файлу. Вы должны следовать этому шаблону, чтобы подготовить этот файл и снять соответствующие изображения, необходимые для оправдания разработки концепции.

Все изображения, используемые в файле .md, должны быть в папке «Изображения» в папке «Введение в Numpy». Вы можете взять концепцию и сложить в соответствующих папках. Я предоставил этот пример, чтобы вести вас в структуре проекта.

• Для сценариев алгоритмов по машинному обучению, глубокому обучению, компьютерному зрению, искусственному интеллекту, структура проекта должна выглядеть следующим образом:

Перейдите в соответствующие и в папку «алгоритмы». Нет, создайте папку вашего алгоритма. (Пример: если вы хотите добавить алгоритм классификатора дерева решений, то имя проекта должно быть «Классификатор дерева решений» и имя файла как «decific_tree_classifier.ipynb»)

Кроме файла алгоритма, он также должен иметь «readme.md», используя этот шаблон

Изображения - в этой папке все изображения были добавлены в readme.md и файл скрипта.

Короче говоря, подробно рассмотрим, как это работает, демонстрируя пошаговую процедуру.

? Шаблоны, чтобы следовать

• Запрос функции
• Отчет об ошибках
• Потянуть запрос
• Ридме

Примечание : нужно следовать этим шаблонам при создании новой проблемы или запроса на вытяжение.

? ‍ Рабочий процесс:

• Вилка репозитория

• Клонировать свой раздвоенный репозиторий, используя терминал или Gitbash.

• Вносить изменения в клонированный репозиторий

• Добавить, совершать и толкать

• Затем в GitHub в вашем клонированном хранилище найдите возможность сделать запрос на вытягивание

Print («Начните вносить свой вклад в DS-Scriptsnook»)

Что следует отметить

• Убедитесь, что вы не копируете коды из внешних источников, потому что эта работа не будет рассмотрена. Плагиат строго не допускается.
• Вы можете работать только над проблемами, которые были вам поручены.
• Если вы хотите внести свой вклад в алгоритм, предпочтительнее, чтобы вы создали новую проблему, прежде чем создавать пиар и связать свой пиар с этой проблемой.
• Если у вас есть модифицированная/добавленная работа по коду, убедитесь, что код компилируется перед отправкой.
• Строго используйте smake_case (underscore_separted) в вашем файле_name и нажмите в правильной папке.
• Не обновляйте readme.md.

❄ Программы с открытым исходным кодом

Hacktoberfest 2021

Коды Devincept 2021

Таблица лидеров

Коды Devincept 2021

Зал славы

Спасибо этим замечательным людям. Взносы любого рода приветствуются!

Нормы поведения

Вы можете найти наш кодекс поведения здесь.

Лицензия

Этот проект следует за лицензией MIT.

✔ Содействие проекту

Аюши Шривастава

? Проект администратор

Пратима Кадари

? Звезды с течением времени?

Дайте этому проекту звезду

Если вам понравилось работать над этим проектом, делайте и поделитесь этим репозиторием.

? ? ? Счастливого вклад? ? ?

? Контакт

Если вы хотите связаться со мной, вы можете связаться со мной через социальные ручки.

© 2022 Prathima Kadari