QuantEcon / QuantEcon/lecture-python-programming.fa

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

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Langage dominant
Python
Étoiles
1
Forks
1
Merge moyen
10 h 5 min
PR mergées (30 j)
5

Description

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).

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Piste de recherche

Ouvrez lectures/_admonition/gpu.md et comparez-le avec la source anglaise et la copie traduite .zh-cn. Traduisez le corps de l’admonition en persan tout en conservant l’en-tête de la directive, la classe warning, l’URL Google Colab et le libellé littéral de l’UI ; vérifiez que le résultat se rende correctement dans autodiff, jax_intro et numpy_vs_numba_vs_jax.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
python
Domaine
documentation, localization
Type d'issue
Documentation
Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Activité
Calme
Clarté
Clairement spécifiée
Accessibilité débutants
78/100

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