Run MLCal on blended galaxy image simulations
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
この issue には、ファイル、テスト、入力、エントリポイントが記載されていません。まず、ブレンドされた銀河シミュレーションに対して MLCal をどのように実行すべきか、シミュレーションがどこにあるか、どの出力によって完了を確認できるかを明確にし、その後、関連する ShapePipe のエントリポイントと検証テストまたは例を特定してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
この issue には説明がありません。
- 主要言語
- Python
- スター
- 18
- フォーク
- 14
- 平均マージ
- 8時間 40分
- マージ済み PR（30日）
- 10
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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