QuantEcon / QuantEcon/lecture-python-programming.fa

_admonition/gpu.md is present but untranslated (still English)

Offen Anfängerfreundlich
#138 0 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
1
Forks
1
Ø Merge
10 Std. 5 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
5

Beschreibung

lectures/_admonition/gpu.md in this repo is byte-identical to the English source — it was seeded but never translated. It is included by three lectures (autodiff, jax_intro, numpy_vs_numba_vs_jax), so the English GPU admonition renders inside three otherwise-Persian pages.

For comparison, .zh-cn has a properly translated copy, and .fr was missing the file entirely (fixed in .fr#14).

Why this needs its own issue

A strict build will not catch it. The include resolves, so there is no warning and no error — -W (added to this repo's ci.yml in #137) only catches the missing-file case, not the untranslated-content case. Nothing in the current pipeline flags an asset that exists but was never translated.

That is worth noting beyond this one file: shared assets under lectures/_admonition/ sit outside the set that translation sync moves, so they are neither synced nor reviewed. See action-translation#117 for the same class on quant-econ.bib.

Fix

Translate the admonition body into Persian, keeping the directive header and :class: warning option line unchanged, and keeping the Google Colab URL and the literal UI label intact.

Current content:

:class: warning

This lecture was built using a machine with access to a GPU --- although it will also run without one.

[Google Colab](https://colab.research.google.com/) has a free tier with GPUs
that you can access as follows:

1. Click on the "play" icon top right
2. Select Colab
3. Set the runtime environment to include a GPU

Found while enabling strict builds across the programming trio (QuantEcon/project-translation#9).

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

Öffne lectures/_admonition/gpu.md und vergleiche die Datei mit der englischen Quelle und der übersetzten .zh-cn-Kopie. Übersetze den Inhalt der Admonition ins Persische und bewahre dabei den Directive-Header, die Warning-Klasse, die Google-Colab-URL und das wörtliche UI-Label. Überprüfe, dass das Ergebnis in autodiff, jax_intro und numpy_vs_numba_vs_jax korrekt gerendert wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
documentation, localization
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
78/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.