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지속적인 개선, 오류 방지 및 표준화를 위한 가이드. 사용자가 코드 품질을 개선하거나 리팩터를 변경하거나 프로세스 개선 사항을 논의하고자 할 때 이 기술을 사용하세요.
이 문서는 Lamin의 기본 개념과 구성 요소를 다룹니다DB: 아티팩트, 레코드, 실행, 변환, 특징 및 데이터 계보 추적.
자동 품질 관리, 보풀, 정적 분석 절차. 모든 코드 수정 후 구문의 정확성과 프로젝트 표준을 보장하기 위해 사용하세요. 키워드 트리거: 보풀, 형식, 확인, 검증, 유형, 정적 분석.
이 문서는 문헌 리뷰에서 일반적으로 사용되는 다양한 학문적 스타일의 인용 형식에 대한 자세한 지침을 제공합니다.
품질 게이트, 코드 검토 프로세스 및 심각도 차단 규칙.
장면은 애니메이션의 캔버스입니다. 모든 마님 코드는 Scene 클래스 내에서 구성되며, 각 Scene은 완전한 애니메이션 시퀀스를 나타냅니다.
인어 구문을 사용하여 소프트웨어 다이어그램을 만드는 포괄적인 가이드. 사용자가 클래스 다이어그램(도메인 모델링, 객체 지향 설계), 시퀀스 다이어그램(애플리케이션 흐름, API 상호작용, 코드 실행), 플로우치를 포함한 다이어그램을 통해 소프트웨어를 생성, 시각화 또는 문서화해야 할 때 사용하세요
C4 모델은 다양한 추상화 수준에서 소프트웨어 아키텍처를 시각화하는 계층적 방법을 제공합니다: 컨텍스트, 컨테이너, 구성 요소 및 코드.
이 참고 문헌은 주요 ML/AI 컨퍼런스에서 리뷰어들이 논문을 평가하는 방법을 문서화하여, 저자들이 리뷰어의 우려를 예측하고 해결하는 데 도움을 줍니다.
Neur를 위한 출판 준비 ML/AI 논문 작성하기IPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM. 연구 보고서에서 논문 초안을 작성하거나, 논증을 구성하거나, 인용을 검증하거나, 카메라 준비가 된 제출물을 준비할 때 사용하세요. LaTeX 템플릿, 리뷰어 가이드라인, 인용 검증 워크플로우가 포함되어 있습니다.
모달 이미지는 종속성이 설치된 컨테이너에서 실행되는 환경 코드를 정의합니다. 이미지는 기본 이미지에서 시작하는 메서드 체인으로 구성됩니다.
서버리스 컨테이너, GPU, 자동 확장 기능을 갖춘 클라우드에서 파이썬 코드를 실행하세요. ML 모델을 배포하거나, 배치 처리 작업을 실행하거나, 계산 집약적인 작업을 스케줄링하거나, GPU 가속화나 동적 확장이 필요한 API를 제공할 때 사용하세요.
NanoGPT는 교육 목적으로 최소한의 코드로 깨끗한 GPT-2 아키텍처를 구현합니다.
약 300줄의 교육용 GPT 구현. OpenWebText에서 GPT-2 (1억 2400만)를 재현합니다. 트랜스포머 학습을 위한 깨끗하고 해킹 가능한 코드. 안드레이 카르파티 지음. GPT 아키텍처를 처음부터 이해하는 데 완벽합니다. 셰익스피어(CPU) 또는 오픈웹텍스트(멀티 GPU)로 훈련하세요.
공식 이동 도서 코드 품질 체크리스트와 비교하여 이동 언어 패키지를 분석합니다. 이 기술을 사용하여 코드 이동 검토, 2024년 버전 이동 규정 준수 확인, 또는 패키지 이동을 분석하여 모범 사례를 확인하세요. .move 파일 또는 Move.toml 매니페스트를 사용할 때 자동으로 활성화됩니다.
코드 명명 규칙을 분석하고 컨텍스트와 산업 표준을 기반으로 더 나은 변수, 함수, 클래스 및 기타 식별자 이름을 제안하는 Claude Code를 위한 기술입니다.
**중요: 이 단계들을 순서대로 완료해야 합니다. 코드 작성을 건너뛰지 마세요.**.
**중요: 이 단계들을 순서대로 완료해야 합니다. 코드 작성을 건너뛰지 마세요.**.
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Plotly Express(px)는 최소한의 코드(일반적으로 1-5줄)로 데이터 시각화를 생성하기 위한 고급 인터페이스입니다.