ApacheCN 翻译活动进度公告 2019.2.18

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PyTorch 1.0 中文文档和教程
教程部分:认领:36/37,翻译:28/37;文档部分:认领:29/39,翻译:15/39
参与方式:https://github.com/apachecn/p…
整体进度:https://github.com/apachecn/p…
项目仓库:https://github.com/apachecn/p…

章节
贡献者
进度

教程部分

Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
@bat67
100%

What is PyTorch?
@bat67
100%

Autograd: Automatic Differentiation
@bat67
100%

Neural Networks
@bat67
100%

Training a Classifier
@bat67
100%

Optional: Data Parallelism
@bat67
100%

Data Loading and Processing Tutorial
@yportne13
100%

Learning PyTorch with Examples
@bat67
100%

Transfer Learning Tutorial
@jiangzhonglian
100%

Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend
@cangyunye
100%

Saving and Loading Models
@sfyumi

What is <cite>torch.nn</cite> _really_?
@lhc741

Finetuning Torchvision Models
@ZHHAYO
100%

Spatial Transformer Networks Tutorial
@PEGASUS1993
100%

Neural Transfer Using PyTorch
@bdqfork
100%

Adversarial Example Generation
@cangyunye
100%

Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX
@PEGASUS1993
100%

Chatbot Tutorial
@a625687551
100%

Generating Names with a Character-Level RNN
@hhxx2015
100%

Classifying Names with a Character-Level RNN
@hhxx2015
100%

Deep Learning for NLP with Pytorch
@BreezeHavana

Introduction to PyTorch
@guobaoyo
100%

Deep Learning with PyTorch
@bdqfork
100%

Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics
@sight007
100%

Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks
@ETCartman
100%

Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF
@JohnJiangLA

Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention
@mengfu188
100%

DCGAN Tutorial
@wangshuai9517

Reinforcement Learning (DQN) Tutorial
@BreezeHavana

Creating Extensions Using numpy and scipy
@cangyunye
100%

Custom C++ and CUDA Extensions
@Lotayou

Extending TorchScript with Custom C++ Operators

Writing Distributed Applications with PyTorch
@firdameng

PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS
@yportne13
100%

ONNX Live Tutorial
@PEGASUS1993
100%

Loading a PyTorch Model in C++
@talengu
100%

Using the PyTorch C++ Frontend
@solerji
100%

文档部分

Autograd mechanics
@PEGASUS1993
100%

Broadcasting semantics
@PEGASUS1993
100%

CUDA semantics
@jiangzhonglian
100%

Extending PyTorch
@PEGASUS1993

Frequently Asked Questions
@PEGASUS1993

Multiprocessing best practices
@cvley
100%

Reproducibility
@WyattHuang1

Serialization semantics
@yuange250
100%

Windows FAQ
@PEGASUS1993

torch
@ZHHAYO

torch.Tensor
@hijkzzz
100%

Tensor Attributes
@yuange250
100%

Type Info
@PEGASUS1993
100%

torch.sparse
@hijkzzz
100%

torch.cuda
@bdqfork
100%

torch.Storage
@yuange250
100%

torch.nn
@yuange250

torch.nn.functional
@hijkzzz
100%

torch.nn.init
@GeneZC
100%

torch.optim
@qiaokuoyuan

Automatic differentiation package – torch.autograd
@gfjiangly

Distributed communication package – torch.distributed

Probability distributions – torch.distributions
@hijkzzz

Torch Script

Multiprocessing package – torch.multiprocessing
@hijkzzz
100%

torch.utils.bottleneck

torch.utils.checkpoint

torch.utils.cpp_extension

torch.utils.data

torch.utils.dlpack

torch.hub

torch.utils.model_zoo

torch.onnx
@guobaoyo
100%

Distributed communication package (deprecated) – torch.distributed.deprecated

torchvision Reference
@BXuan694

torchvision.datasets
@BXuan694

torchvision.models
@BXuan694

torchvision.transforms
@BXuan694

torchvision.utils
@BXuan694

HBase 3.0 中文参考指南
认领:2/31,翻译:0/31
参与方式:https://github.com/apachecn/h…
整体进度:https://github.com/apachecn/h…
项目仓库:https://github.com/apachecn/h…

章节
译者
进度

Preface

Getting Started

Apache HBase Configuration

Upgrading

The Apache HBase Shell

Data Model

HBase and Schema Design
@RaymondCode

RegionServer Sizing Rules of Thumb

HBase and MapReduce

Securing Apache HBase

Architecture

In-memory Compaction

Backup and Restore

Synchronous Replication

Apache HBase APIs

Apache HBase External APIs

Thrift API and Filter Language

HBase and Spark
@TsingJyujing

Apache HBase Coprocessors

Apache HBase Performance Tuning

Troubleshooting and Debugging Apache HBase

Apache HBase Case Studies

Apache HBase Operational Management

Building and Developing Apache HBase

Unit Testing HBase Applications

Protobuf in HBase

Procedure Framework (Pv2): HBASE-12439

AMv2 Description for Devs

ZooKeeper

Community

Appendix

Airflow 中文文档
认领:23/30,翻译:23/30。
参与方式:https://github.com/apachecn/a…
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项目仓库:https://github.com/apachecn/a…

章节
贡献者
进度

1 项目

2 协议

100%

3 快速开始
@ImPerat0R_
100%

4 安装
@Thinking Chen
100%

5 教程
@ImPerat0R_
100%

6 操作指南
@ImPerat0R_
100%

7 设置配置选项
@ImPerat0R_
100%

8 初始化数据库后端
@ImPerat0R_
100%

9 使用操作器
@ImPerat0R_
100%

10 管理连接
@ImPerat0R_
100%

11 保护连接
@ImPerat0R_
100%

12 写日志
@ImPerat0R_
100%

13 使用 Celery 扩大规模
@ImPerat0R_
100%

14 使用 Dask 扩展
@ImPerat0R_
100%

15 使用 Mesos 扩展(社区贡献)
@ImPerat0R_
100%

16 使用 systemd 运行 Airflow
@ImPerat0R_
100%

17 使用 upstart 运行 Airflow
@ImPerat0R_
100%

18 使用测试模式配置
@ImPerat0R_
100%

19 UI / 截图
@ImPerat0R_
100%

20 概念
@ImPerat0R_
100%

21 数据分析
@ImPerat0R_
100%

22 命令行接口
@ImPerat0R_
100%

23 调度和触发器
@Ray
100%

24 插件
@ImPerat0R_
100%

25 安全

26 时区

27 实验性 Rest API
@ImPerat0R_
100%

28 集成

29 Lineage

30 常见问题

31 API 参考

UCB CS61b Java 中的数据结构
认领:0/12,翻译:0/12
参与方式:https://github.com/apachecn/c…
整体进度:https://github.com/apachecn/c…
项目仓库:https://github.com/apachecn/c…

标题
译者
进度

一、算法复杂度

二、抽象数据类型

三、满足规范

四、序列和它们的实现

五、树

六、搜索树

七、哈希

八、排序和选择

九、平衡搜索

十、并发和同步

十一、伪随机序列

十二、图

UCB Prob140 面向数据科学的概率论
认领:23/25,翻译:17/25
参与方式:https://github.com/apachecn/p…
整体进度:https://github.com/apachecn/p…
项目仓库:https://github.com/apachecn/p…

标题
译者
翻译进度

一、基础
飞龙
100%

二、计算几率
飞龙
100%

三、随机变量
飞龙
100%

四、事件之间的关系
@biubiubiuboomboomboom
100%

五、事件集合
@PEGASUS1993
>0%

六、随机计数
@viviwong
100%

七、泊松化
@YAOYI626
100%

八、期望
@PEGASUS1993
50%

九、条件(续)
@YAOYI626
100%

十、马尔科夫链
喵十八
100%

十一、马尔科夫链(续)
喵十八
100%

十二、标准差
缺只萨摩 
100%

十三、方差和协方差
缺只萨摩 
100%

十四、中心极限定理
喵十八
100%

十五、连续分布
@ThunderboltSmile

十六、变换

十七、联合密度
@Winchester-Yi
100%

十八、正态和 Gamma 族
@Winchester-Yi
100%

十九、和的分布
平淡的天
100%

二十、估计方法
平淡的天
100%

二十一、Beta 和二项
@lvzhetx
100%

二十二、预测
@lvzhetx
50%

二十三、联合正态随机变量

二十四、简单线性回归
@ThomasCai
100%

二十五、多元回归
@lanhaixuan
100%

翻译征集
要求:

机器学习 / 数据科学相关
或者编程相关
原文必须在互联网上开放
不能只提供 PDF 格式(我们实在不想把精力都花在排版上)
请先搜索有没有人翻译过

请回复本文。
赞助我们

正文完
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