Add example of how to use/generate fake data
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- julia
- Lĩnh vực
- documentation
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với ví dụ trong test/datasets_synthetic.jl ở các dòng 111-166 và xem lại pull request 155 của MLJBase để nắm được bối cảnh cần thiết cho patch release. Thêm một ví dụ hướng dẫn cho thấy cách sử dụng hoặc tạo dữ liệu giả sau khi dependency đó được phát hành; được xem là hoàn thành khi ví dụ đã có và hoạt động với phiên bản MLJBase đã được cập nhật.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
- Ngôn ngữ chính
- ReScript
- Star
- 126
- Fork
- 19
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaAI/DataScienceTutorials.jl
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#239 · 5 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 42/100
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#229 · 1 bình luận · 1 reaction ·
-
tutorial organization
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#228 · 2 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
testing
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Tất cả issue của JuliaAI/DataScienceTutorials.jl
Issue tương tự
-
documentation
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
-
sync-en
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
sync-en
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
QuantEcon/lecture-python-programming#642 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày