QuantEcon / QuantEcon/lecture-python-programming.fa

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

Aberta Para iniciantes
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Linguagem predominante
Python
Estrelas
1
Forks
1
Merge médio
10h 5min
PRs com merge (30d)
5

Descrição

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).

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Direção de pesquisa

Abra lectures/_admonition/gpu.md e compare-o com a fonte em inglês e com a cópia traduzida .zh-cn. Traduza o corpo da admonition para persa, preservando o cabeçalho da diretiva, a classe warning, a URL do Google Colab e o rótulo literal da UI; verifique se o resultado é renderizado corretamente em autodiff, jax_intro e numpy_vs_numba_vs_jax.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Avaliação

Stack de tecnologia
python
Domínio
documentation, localization
Tipo de issue
Documentação
Dificuldade
2/5
Tempo estimado
1-3 horas
Status de atividade
Pouca atividade
Clareza
Claramente especificada
Facilidade para iniciantes
78/100

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