QuantEcon / QuantEcon/lecture-python-programming.fa
_admonition/gpu.md is present but untranslated (still English)
まだ誰も着手していません。
- 主要言語
- Python
- スター
- 1
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 10時間 5分
- マージ済み PR(30日)
- 5
説明
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).
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
lectures/_admonition/gpu.md を開き、英語の原文および翻訳済みの .zh-cn コピーと比較します。directive header、warning class、Google Colab URL、リテラルの UI ラベルを保持したまま、admonition body をペルシア語に翻訳します。autodiff、jax_intro、numpy_vs_numba_vs_jax で結果が正しくレンダリングされることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- documentation, localization
- issue の種類
- ドキュメント
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 活発さ
- 静か
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 初心者へのやさしさ
- 78/100