ApacheCN-翻译活动进度公告-201967

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  6. 如果大家有适合我们的增长策略，包括你想尝试但是怕被骂的策略，可以交给我们来做实验。我们将使用激进的增长策略，尽可能让更多人了解我们。

短篇集（校对）

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关于卷积神经网络：认领：0/12，校对：0/12

章节贡献者进度
关于卷积神经网络––
1
2.1.1-2.1.3
2.1.4-2.1.6
2.2.1
2.2.2-2.2.3
2.3-2.4
3.1
3.2
3.3
3.4-3.5
4.1
4.2

写给不耐烦程序员的 JavaScript（校对）

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认领：21/42，校对：20/42

章节贡献者进度
1. 关于本书（ES2019 版）@YouWillBe100%
2. 常见问题：本书@huangzijian888100%
3. JavaScript 的历史和演变
4. 常见问题：JavaScript
5. 概览
6. 语法@lq920320100%
7. 在控制台上打印信息（console.*）@lq920320100%
8. 断言 API@lq920320100%
9. 测验和练习入门
10. 变量和赋值@so-hard100%
11. 值@lq920320100%
12. 运算符@wizardforcel100%
13. 非值 undefined 和null@wizardforcel100%
14. 布尔值@wizardforcel100%
15. 数字@wizardforcel100%
16. Math@wizardforcel100%
17. Unicode – 简要介绍（高级）@wizardforcel100%
18. 字符串@wizardforcel100%
19. 使用模板字面值和标记模板@wizardforcel100%
20. 符号@wizardforcel100%
21. 控制流语句@wizardforcel100%
22. 异常处理
23. 可调用值
24. 模块
25. 单个对象
26. 原型链和类@lq920320
27. 同步迭代
28. 数组（Array）
29. 类型化数组：处理二进制数据（高级）
30. 映射（Map）
31. WeakMaps（WeakMap）
32. 集（Set）
33. WeakSets（WeakSet）
34. 解构
35. 同步生成器（高级）
36. JavaScript 中的异步编程
37. 异步编程的 Promise@iChrisJ100%
38. 异步函数@iChrisJ100%
39. 正则表达式（RegExp）@iChrisJ100%
40. 日期（Date）
41. 创建和解析 JSON（JSON）
42. 其余章节在哪里？

seaborn 0.9 中文文档

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认领：53/74，翻译：43/74

序号章节译者进度
1An introduction to seaborn@yiran7324100%
2Installing and getting started@neolei100%
3Visualizing statistical relationships@JNJYan100%
4Plotting with categorical data@hold2010100%
5Visualizing the distribution of a dataset@alohahahaha100%
6Visualizing linear relationships@friedhelm739
7Building structured multi-plot grids@keyianpai100%
8Controlling figure aesthetics@P3n9W31100%
9Choosing color palettes@Modrisco100%
10seaborn.relplot@Stuming
11seaborn.scatterplot@tututwo
12seaborn.lineplot@tututwo
13seaborn.catplot@LIJIANcoder97100%
14seaborn.stripplot@LIJIANcoder97100%
15seaborn.swarmplot@LIJIANcoder97
16seaborn.boxplot@FindNorthStar100%
17seaborn.violinplot@FindNorthStar100%
18seaborn.boxenplot@FindNorthStar
19seaborn.pointplot@FindNorthStar
20seaborn.barplot@melon-bun
21seaborn.countplot@Stuming100%
22seaborn.jointplot@Stuming
23seaborn.pairplot@Stuming
24seaborn.distplot@hyuuo100%
25seaborn.kdeplot@hyuuo100%
26seaborn.rugplot@P3n9W31100%
27seaborn.lmplot@P3n9W31100%
28seaborn.regplot@P3n9W31100%
29seaborn.residplot@P3n9W31100%
30seaborn.heatmap@hyuuo100%
31seaborn.clustermap
32seaborn.FacetGrid@hyuuo100%
33seaborn.FacetGrid.map
34seaborn.FacetGrid.map_dataframe
35seaborn.PairGrid
36seaborn.PairGrid.map
37seaborn.PairGrid.map_diag
38seaborn.PairGrid.map_offdiag
39seaborn.PairGrid.map_lower
40seaborn.PairGrid.map_upper
41seaborn.JointGrid
42seaborn.JointGrid.plot
43seaborn.JointGrid.plot_joint
44seaborn.JointGrid.plot_marginals
45seaborn.set
46seaborn.axes_style
47seaborn.set_style
48seaborn.plotting_context
49seaborn.set_context
50seaborn.set_color_codes
51seaborn.reset_defaults
52seaborn.reset_orig
53seaborn.set_palette@Modrisco100%
54seaborn.color_palette@Modrisco100%
55seaborn.husl_palette@Modrisco100%
56seaborn.hls_palette@Modrisco100%
57seaborn.cubehelix_palette@Modrisco100%
58seaborn.dark_palette@Modrisco100%
59seaborn.light_palette@Modrisco100%
60seaborn.diverging_palette@Modrisco100%
61seaborn.blend_palette@Modrisco100%
62seaborn.xkcd_palette@Modrisco100%
63seaborn.crayon_palette@Modrisco100%
64seaborn.mpl_palette@Modrisco100%
65seaborn.choose_colorbrewer_palette@Modrisco100%
66seaborn.choose_cubehelix_palette@Modrisco100%
67seaborn.choose_light_palette@Modrisco100%
68seaborn.choose_dark_palette@Modrisco100%
69seaborn.choose_diverging_palette@Modrisco100%
70seaborn.load_dataset@Modrisco100%
71seaborn.despine@Modrisco100%
72seaborn.desaturate@Modrisco100%
73seaborn.saturate@Modrisco100%
74seaborn.set_hls_values@Modrisco100%

UCB CS61b：Java 中的数据结构

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认领：10/12，翻译：9/12

标题译者进度
一、算法复杂度@leader402100%
二、抽象数据类型@Allenyep100%
三、满足规范@renyuhuiharrison100%
四、序列和它们的实现@biubiubiuboomboomboom100%
五、树@biubiubiuboomboomboom100%
六、搜索树@yongfengyan100%
七、哈希@Abel-Huang100%
八、排序和选择@Rachel-Hu100%
九、平衡搜索@Abel-Huang
十、并发和同步@Ruffianjiang100%
十一、伪随机序列
十二、图

Git 中文参考（校对）

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认领：8/83，校对：4/83

序号章节贡献者进度
1git
2git-config@honglyua100%
3git-help@honglyua100%
4git-init@honglyua100%
5git-clone@honglyua100%
6git-add@yulezheng
7git-status
8git-diff
9git-commit@yulezheng
10git-reset
11git-rm
12git-mv
13git-branch
14git-checkout
15git-merge
16git-mergetool
17git-log
18git-stash
19git-tag
20git-worktree
21git-fetch
22git-pull@Mrhuangyi
23git-push@Mrhuangyi
24git-remote
25git-submodule
26git-show
27git-log
29git-shortlog
30git-describe
31git-apply
32git-cherry-pick
34git-rebase
35git-revert
36git-bisect
37git-blame
38git-grep
39gitattributes
40giteveryday
41gitglossary
42githooks
43gitignore
44gitmodules
45gitrevisions
46gittutorial
47gitworkflows
48git-am
50git-format-patch
51git-send-email
52git-request-pull
53git-svn
54git-fast-import
55git-clean
56git-gc
57git-fsck
58git-reflog
59git-filter-branch
60git-instaweb
61git-archive
62git-bundle
63git-daemon
64git-update-server-info
65git-cat-file
66git-check-ignore
67git-checkout-index
68git-commit-tree
69git-count-objects
70git-diff-index
71git-for-each-ref
72git-hash-object
73git-ls-files
74git-merge-base
75git-read-tree
76git-rev-list
77git-rev-parse
78git-show-ref
79git-symbolic-ref
80git-update-index
81git-update-ref
82git-verify-pack
83git-write-tree

HBase 3.0 中文参考指南（校对）

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认领：18/31，校对：14/31

章节贡献者进度
Preface@xixici100%
Getting Started@xixici100%
Apache HBase Configuration@xixici100%
Upgrading@xixici100%
The Apache HBase Shell@xixici100%
Data Model@Winchester-Yi
HBase and Schema Design@RaymondCode100%
RegionServer Sizing Rules of Thumb
HBase and MapReduce@BridgetLai100%
Securing Apache HBase
Architecture@RaymondCode
In-memory Compaction@mychaow100%
Backup and Restore@mychaow100%
Synchronous Replication@mychaow100%
Apache HBase APIs@xixici100%
Apache HBase External APIs@xixici100%
Thrift API and Filter Language@xixici100%
HBase and Spark@TsingJyujing100%
Apache HBase Coprocessors@TsingJyujing
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@TsingJyujing
Procedure Framework (Pv2): HBASE-12439
AMv2 Description for Devs
ZooKeeper
Community
Appendix

UCB Prob140：面向数据科学的概率论

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认领：22/25，翻译：19/25

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@biubiubiuboomboomboom100%
五、事件集合 >0%
六、随机计数@viviwong100%
七、泊松化@YAOYI626100%
八、期望 50%
九、条件（续）@YAOYI626100%
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@hellozhaihy
十七、联合密度@Winchester-Yi100%
十八、正态和 Gamma 族@Winchester-Yi100%
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@lvzhetx100%
二十二、预测 50%
二十三、联合正态随机变量@JUNE951234
二十四、简单线性回归@ThomasCai100%
二十五、多元回归@lanhaixuan100%

Machine Learning Mastery（校对）

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Keras：认领：0/46，校对：0/46

XGBoost：认领：0/18，校对：0/18

章节贡献者进度
深度学习与 Keras––
Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期
在 Python 迷你课程中应用深度学习
Keras 深度学习库的二元分类教程
如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型
如何在 Keras 中检查深度学习模型
10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍
机器学习卷积神经网络的速成课程
如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量
深度学习书籍
深度学习课程
你所知道的深度学习是一种谎言
如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型（分步）
神经网络中批量和迭代之间的区别是什么？
在 Keras 展示深度学习模型训练历史
基于 Keras 的深度学习模型中的 dropout 正则化
评估 Keras 中深度学习模型的表现
如何评价深度学习模型的技巧
小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小
在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法
如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数
用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别
如何用 Keras 进行预测
用 Keras 进行深度学习的图像增强
8 个深度学习的鼓舞人心的应用
Python 深度学习库 Keras 简介
Python 深度学习库 TensorFlow 简介
Python 深度学习库 Theano 简介
如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习
Keras 深度学习库的多类分类教程
多层感知器神经网络速成课程
基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别
流行的深度学习库
用深度学习预测电影评论的情感
Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程
如何使用 Keras 获得可重现的结果
如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验
保存并加载您的 Keras 深度学习模型
用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络
用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络
在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn
如何使用预训练的 VGG 模型对照片中的物体进行分类
在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度
如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型
什么是深度学习？
何时使用 MLP，CNN 和 RNN 神经网络
为什么用随机权重初始化神经网络？
XGBoost––
通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合
如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持
如何配置梯度提升算法
在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型
如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择
浅谈机器学习的梯度提升算法
应用机器学习的 XGBoost 简介
如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型
从梯度提升开始，比较 165 个数据集上的 13 种算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升
如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率
如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树
在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程

Pytorch 1.0 中文文档

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教程部分：认领：35/37，翻译：34/37

文档部分：认领：39/39，翻译：35/39

章节贡献者进度
教程部分––
Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz@bat67100%
What is PyTorch?@bat67100%
Autograd: Automatic Differentiation@bat67100%
Neural Networks@bat67100%
Training a Classifier@bat67100%
Optional: Data Parallelism@bat67100%
Data Loading and Processing Tutorial@yportne13100%
Learning PyTorch with Examples@bat67100%
Transfer Learning Tutorial@jiangzhonglian100%
Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend@cangyunye100%
Saving and Loading Models@bruce1408100%
What is torch.nn really?@lhc741100%
Finetuning Torchvision Models@ZHHAYO100%
Spatial Transformer Networks Tutorial@PEGASUS1993100%
Neural Transfer Using PyTorch@bdqfork100%
Adversarial Example Generation@cangyunye100%
Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX@PEGASUS1993100%
Chatbot Tutorial@a625687551100%
Generating Names with a Character-Level RNN@hhxx2015100%
Classifying Names with a Character-Level RNN@hhxx2015100%
Deep Learning for NLP with Pytorch@bruce1408100%
Introduction to PyTorch@guobaoyo100%
Deep Learning with PyTorch@bdqfork100%
Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics@sight007100%
Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks@ETCartman100%
Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF@JohnJiangLA
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention@mengfu188100%
DCGAN Tutorial@wangshuai9517100%
Reinforcement Learning (DQN) Tutorial@friedhelm739100%
Creating Extensions Using numpy and scipy@cangyunye100%
Custom C++ and CUDA Extensions
Extending TorchScript with Custom C++ Operators
Writing Distributed Applications with PyTorch@firdameng100%
PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS@yportne13100%
ONNX Live Tutorial@PEGASUS1993100%
Loading a PyTorch Model in C++@talengu100%
Using the PyTorch C++ Frontend@solerji100%
文档部分––
Autograd mechanics@PEGASUS1993100%
Broadcasting semantics@PEGASUS1993100%
CUDA semantics@jiangzhonglian100%
Extending PyTorch@PEGASUS1993100%
Frequently Asked Questions@PEGASUS1993100%
Multiprocessing best practices@cvley100%
Reproducibility@WyattHuang1
Serialization semantics@yuange250100%
Windows FAQ@PEGASUS1993100%
torch@yiran7324
torch.Tensor@hijkzzz100%
Tensor Attributes@yuange250100%
Type Info@PEGASUS1993100%
torch.sparse@hijkzzz100%
torch.cuda@bdqfork100%
torch.Storage@yuange250100%
torch.nn@yuange250100%
torch.nn.functional@hijkzzz100%
torch.nn.init@GeneZC100%
torch.optim@qiaokuoyuan
Automatic differentiation package – torch.autograd@gfjiangly100%
Distributed communication package – torch.distributed@univeryinli100%
Probability distributions – torch.distributions@hijkzzz100%
Torch Script@keyianpai100%
Multiprocessing package – torch.multiprocessing@hijkzzz100%
torch.utils.bottleneck@belonHan100%
torch.utils.checkpoint@belonHan100%
torch.utils.cpp_extension@belonHan100%
torch.utils.data@BXuan694100%
torch.utils.dlpack@kunwuz100%
torch.hub@kunwuz100%
torch.utils.model_zoo@BXuan694100%
torch.onnx@guobaoyo100%
Distributed communication package (deprecated) – torch.distributed.deprecated@luxinfeng
torchvision Reference@BXuan694100%
torchvision.datasets@BXuan694100%
torchvision.models@BXuan694100%
torchvision.transforms@BXuan694100%
torchvision.utils@BXuan694100%

认领完毕

OpenCV 4.0 中文教程

参与方式：https://github.com/apachecn/o…

整体进度：https://github.com/apachecn/o…

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认领：51/51，翻译：26/51。

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2019-06-07
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