CodingTrain / CodingTrain/Suggestion-Box
Project around #dearMoon, art, peace and the BFR
- Vorherrschende Sprache
- Keine Sprachdaten
- Sterne
- 570
- Forks
- 85
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
SpaceX recently announced the first passenger for their commercial civilian lunar flight with the BFR, Japanese entrepeneur Yusaku Maezawa. He bought all the seats for the flight and will be inviting artists to join him on this one week journey. Maezawa hopes to inspire the artists to make great works based on their unique journey. He strongly believes in the power of art to achieve peace.
You can read more on [https://dearmoon.earth/](https://dearmoon.earth/)
Now, it's unlikely that a fellow coding-trainer would get invited, but I'd like to propose to do something like a 'week of the moon' where the community makes sketches celebrating peace, art, the universe, the moon and the crazy cool rocket that is the BFR.
To be honest, I don't have any concrete ideas right now, but you could do something with:
- Pictures from the Hubble telescope
- Generally satellite data
- Transfer learning with paintings and pictures of the moon/earth/other celestial bodies. I actually found a website that does this for free, [so here's my starry night transferred onto a skyline/moon image](https://deepart.io/img/M7ZzWldH/)
And maybe, just maybe, we make something so awesome that Maezawa decides to take the sketches with him ;)
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Rechercherichtung
Es sind keine Repository-Dateien, Tests oder Einstiegspunkte identifiziert. Beginne mit der Prüfung des Links dearmoon.earth und der vorgeschlagenen Richtungen Hubble, satellite-data und transfer-learning und definiere anschließend einen konkreten Projektumfang; abgeschlossen wäre die Aufgabe erst, wenn ein abgestimmtes, umsetzbares Thema statt einer offenen Sammlung von Ideen feststeht.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- machine-learning
- Bereich
- content, machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100