MIT-LCP / MIT-LCP/wfdb-python

Does this repository support contributions with the deep learning package?

Offen
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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
853
Forks
322
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

In DEVELOPING.md, It stated, "New functions and classes should have numpy/scipy style." Does it mean it doesn't allow deep learning packages such as Keras?

If so, then is it allowed to convert a Keras3 tensor into a NumPy tensor by manually extracting the weights and treating it as an nd.array for processing? So, no external deep learning framework dependencies are needed.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit DEVELOPING.md und den zitierten Richtlinien zu Funktionen im Stil von NumPy/SciPy. Kläre, ob Keras oder andere Deep-Learning-Abhängigkeiten zulässig sind und ob die manuelle Konvertierung von Keras3-Tensoren zur Verarbeitung mit NumPy akzeptabel ist. Die Arbeit ist abgeschlossen, wenn die Beitragsrichtlinie eine klare, von einem Maintainer genehmigte Antwort im Issue oder in der Dokumentation enthält.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
keras, numpy, python
Bereich
documentation, machine-learning
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
18/100

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