Final notebook and reproducibility check
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- jupyter-notebook, markdown, python
- Lĩnh vực
- documentation, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Start by reading #41, since this issue depends on it and the saved-results format it produces. Then open notebooks/Assignment03.ipynb, src/, run_all.py and requirements.txt to see what the notebook must import and load. Done means the notebook runs top to bottom with no errors on a clean environment, a fresh clone plus pip install -r requirements.txt reproduces the numbers, and README.md covers how to run, expected runtime and output locations.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Submission notebook that imports src/ and shows all results.
Files: notebooks/Assignment03.ipynb, README.md
Tasks
- Notebook loads saved results and displays every table and figure (no copy-pasted code)
- Fresh clone +
pip install -r requirements.txt+run_all.pyreproduces the numbers - README: how to run, expected runtime, where outputs go
Done when
Notebook runs top to bottom without errors on a clean environment (e.g. Colab).
Depends on
#41
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 5 giờ 32 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 5
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 VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
-
Inference latency benchmarkĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
-
evaluation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
-
Plot confusion matrixĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Save training histories to JSONĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Optimizer factoryĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Tất cả issue của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
Issue tương tự
-
task
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
danparshall/claude_researcher#87 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
chore: update release scheduleĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
Broken links in the docsĐang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
uniswap-python/uniswap-python#487 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
area: server enhancement good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
scs0209/laya-guard#52 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày