ApacheCN-活动汇总-2019712

公告

1. 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告，请准备好各种尺寸的图片和专属链接，联系咸鱼（QQ 1034616238）。
2. 我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识，互相帮助，整合资源。请回复这个帖子并注明组织 / 个人信息来申请加入。
3. 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目，也可以推荐给我们。我们会联系项目的维护者，一起把它变得更好。
4. 我们的各个公众平台接受个人学习博文，论文解读，比赛心得等 AI 相关文章投稿，请将文章链接发到这里，我们会每日从所有投稿博文中精选两篇，在 ApacheCN 全平台推送。
5. 为了能够将开源事业做大做强，ApacheCN 需要与公益基金会（IT、教育类）合作，欢迎大家提供帮助。同时我们也接受社会各界的捐助。
6. 如果你不希望再收到我们的邮件，请直接拉黑我们，不要浪费彼此的时间，谢谢合作。
7. ByteInAI 是我们和 Datawhale、AI 有道、黄海广博士等组织或个人联合推出的 AI 垂直自媒体，是一个纯商业项目。如果你有意向投资这个项目，请联系 Datawhale（微信二维码）或咸鱼（QQ 1034616238）。

组织任务

认领须知：

1. 请私聊片刻（529815144）、咸鱼（1034616238）、或飞龙（562826179）来认领任务，我们会把你拉进合伙人群。
2. 除了列出的翻译项目之外，现有 翻译项目不接受新的负责人。如果你打算贡献，请直接提交 Pull Request。
3. 如果你的想法没有列出（包括但不仅限于翻译项目），同样欢迎私聊我们。

翻译校对活动

UIUC CS241 系统编程中文讲义【校对】

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认领：1/78，校对：0/78

章节	贡献者	进度
#Informal 词汇表
#Piazza：何时以及如何寻求帮助
编程技巧，第 1 部分
系统编程短篇小说和歌曲
C 编程，第 1 部分：简介	@blue-bird1
C 编程，第 2 部分：文本输入和输出
C 编程，第 3 部分：常见问题
C 编程，第 4 部分：字符串和结构
C 编程，第 5 部分：调试
C 编程，复习题
进程，第 1 部分：简介
分叉，第 1 部分：简介
分叉，第 2 部分：Fork，Exec，等等
进程控制，第 1 部分：使用信号等待宏
进程复习题
内存，第 1 部分：堆内存简介
内存，第 2 部分：实现内存分配器
内存，第 3 部分：粉碎堆栈示例
内存复习题
Pthreads，第 1 部分：简介
Pthreads，第 2 部分：实践中的用法
Pthreads，第 3 部分：并行问题（奖金）
Pthread 复习题
同步，第 1 部分：互斥锁
同步，第 2 部分：计算信号量
同步，第 3 部分：使用互斥锁和信号量
同步，第 4 部分：临界区问题
同步，第 5 部分：条件变量
同步，第 6 部分：实现障碍
同步，第 7 部分：读者编写器问题
同步，第 8 部分：环形缓冲区示例
同步复习题
死锁，第 1 部分：资源分配图
死锁，第 2 部分：死锁条件
死锁，第 3 部分：餐饮哲学家
死锁复习题
虚拟内存，第 1 部分：虚拟内存简介
管道，第 1 部分：管道介绍
管道，第 2 部分：管道编程秘密
文件，第 1 部分：使用文件
调度，第 1 部分：调度过程
调度，第 2 部分：调度过程：算法
IPC 复习题
POSIX，第 1 部分：错误处理
网络，第 1 部分：简介
网络，第 2 部分：使用 getaddrinfo
网络，第 3 部分：构建一个简单的 TCP 客户端
网络，第 4 部分：构建一个简单的 TCP 服务器
网络，第 5 部分：关闭端口，重用端口和其他技巧
网络，第 6 部分：创建 UDP 服务器
网络，第 7 部分：非阻塞 I O，select（）和 epoll
RPC，第 1 部分：远程过程调用简介
网络复习题
文件系统，第 1 部分：简介
文件系统，第 2 部分：文件是 inode（其他一切只是数据 …）
文件系统，第 3 部分：权限
文件系统，第 4 部分：使用目录
文件系统，第 5 部分：虚拟文件系统
文件系统，第 6 部分：内存映射文件和共享内存
文件系统，第 7 部分：可扩展且可靠的文件系统
文件系统，第 8 部分：从 Android 设备中删除预装的恶意软件
文件系统，第 9 部分：磁盘块示例
文件系统复习题
过程控制，第 1 部分：使用信号等待宏
信号，第 2 部分：待处理的信号和信号掩码
信号，第 3 部分：提高信号
信号，第 4 部分：信号
信号复习题
考试主题
C 编程：复习题
多线程编程：复习题
同步概念：复习题
内存：复习题
管道：复习题
文件系统：复习题
网络：复习题
信号：复习题
系统编程笑话

Cython 3.0 中文文档【校对】

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认领：0/37，校对：0/37

章节	贡献者	进度
Cython – 概述
安装 Cython
构建 Cython 代码
通过静态类型更快的代码
基础教程
调用 C 函数
使用 C 库
扩展类型（又名.cdef 类）
pxd 文件
Caveats
Profiling
Unicode 和传递字符串
内存分配
纯 Python 模式
使用 NumPy
使用 Python 数组
进一步阅读
相关工作
附录：在 Windows 上安装 MinGW
语言基础
扩展类型
扩展类型的特殊方法
在 Cython 模块之间共享声明
与外部 C 代码连接
源文件和编译
早期绑定速度
在 Cython 中使用 C ++
融合类型（模板）
将 Cython 代码移植到 PyPy
Limitations
Cython 和 Pyrex 之间的区别
键入的内存视图
实现缓冲协议
使用并行性
调试你的 Cython 程序
用于 NumPy 用户的 Cython
Pythran 作为 Numpy 后端

Numba 0.44 中文文档【校对】

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认领：1/79，校对：1/79

章节	贡献者	进度
1. 用户手册	–	–
1.1。Numba 的约 5 分钟指南	@saltball	100%
1.2。概述
1.3。安装
1.4。使用@jit 编译 Python 代码
1.5。使用@generated_jit 进行灵活的专业化
1.6。创建 Numpy 通用函数
1.7。用 @jitclass 编译 python 类
1.8。使用@cfunc 创建 C 回调
1.9。提前编译代码
1.10。使用@jit 自动并行化
1.11。使用 @stencil 装饰器
1.12。从 JIT 代码 中回调到 Python 解释器
1.13。性能提示
1.14。线程层
1.15。故障排除和提示
1.16。常见问题
1.17。示例
1.18。会谈和教程
2. 参考手册	–	–
2.1。类型和签名
2.2。即时编译
2.3。提前编译
2.4。公用事业
2.5。环境变量
2.6。支持的 Python 功能
2.7。支持的 NumPy 功能
2.8。与 Python 语义的偏差
2.9。浮点陷阱
2.10。Python 2.7 寿命终止计划
3. 用于 CUDA GPU 的 Numba	–	–
3.1。概述
3.2。编写 CUDA 内核
3.3。内存管理
3.4。编写设备功能
3.5。CUDA Python 中支持的 Python 功能
3.6。支持的原子操作
3.7。随机数生成
3.8。设备管理
3.10。示例
3.11。使用 CUDA 模拟器 调试 CUDA Python
3.12。GPU 减少
3.13。CUDA Ufuncs 和广义 Ufuncs
3.14。共享 CUDA 内存
3.15。CUDA 阵列接口
3.16。CUDA 常见问题
4. CUDA Python 参考	–	–
4.1。CUDA 主机 API
4.2。CUDA 内核 API
4.3。内存管理
5. 用于 AMD ROC GPU 的 Numba	–	–
5.1。概述
5.2。编写 HSA 内核
5.3。内存管理
5.4。编写设备功能
5.5。支持的原子操作
5.6。代理商
5.7。ROC Ufuncs 和广义 Ufuncs
5.8。示例
6. 扩展 Numba
6.1。高级扩展 API
6.2。低级扩展 API
6.3。示例：间隔类型
7. 开发者手册	–	–
7.1。贡献给 Numba
7.2。Numba 建筑
7.3。多态调度
7.4。关于发电机的注意事项
7.5。关于 Numba Runtime 的注意事项
7.6。使用 Numba Rewrite Pass 获得乐趣和优化
7.7。实时变量分析
7.8。上市
7.9。模板注释
7.10。关于自定义管道的注意事项
7.11。环境对象
7.12。哈希 的注意事项
7.13。Numba 项目路线图
8. Numba 增强建议
9. 术语表

Scrapy 1.6 中文文档【校对】

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认领：0/44，翻译：0/44

章节	校对者	进度
简介
Scrapy at a glance
安装指南
Scrapy 教程
实例
命令行工具
Spider
选择器
项目
项目加载器
Scrapy shell
项目管道
Feed 导出
请求和响应
链接提取器
设置
例外情况
Logging
统计数据集合
发送电子邮件
远程登录控制台
Web 服务
常见问题
调试 spiders
Spider 合约
常用做法
通用爬虫
使用浏览器的开发人员工具进行抓取
调试内存泄漏
下载和处理文件和图像
部署 Spider
AutoThrottle 扩展
Benchmarking
作业：暂停和恢复爬行
体系结构概述
下载器中间件
Spider 中间件
扩展
核心 API
信号
条目导出器
发行说明
为 Scrapy 贡献
版本控制和 API 稳定性

百页机器学习小书【翻译】

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认领：10/12，翻译：1/12

章节	贡献者	进度
零、前言	@PEGASUS1993	100%
一、介绍	@PEGASUS1993
二、符号和定义	@PEGASUS1993
三、基本算法	@Rachel-Hu
四、线性算法剖析	@P3n9W31
五、基本实践	@chengchengbai
六、神经网络和深度学习	@Everfighting
七、问题和答案
八、高级实践
九、无监督学习	@onlyonewater
十、其它学习形式	@kjlintong
十一、总结	@kjlintong

短篇集【校对】

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关于卷积神经网络：认领：2/12，校对：2/12

章节	贡献者	进度
关于卷积神经网络	–	–
1	@daewis	100%
2.1.1-2.1.3	@daewis	100%
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：32/42，校对：31/42

章节	贡献者	进度
1. 关于本书（ES2019 版）	@YouWillBe	100%
2. 常见问题：本书	@huangzijian888	100%
3. JavaScript 的历史和演变
4. 常见问题：JavaScript
5. 概览	@kj415j45	100%
6. 语法	@lq920320	100%
7. 在控制台上打印信息（console.*）	@lq920320	100%
8. 断言 API	@lq920320	100%
9. 测验和练习入门	@so-hard	100%
10. 变量和赋值	@so-hard	100%
11. 值	@lq920320	100%
12. 运算符	@wizardforcel	100%
13. 非值 undefined 和null	@wizardforcel	100%
14. 布尔值	@wizardforcel	100%
15. 数字	@wizardforcel	100%
16. Math	@wizardforcel	100%
17. Unicode – 简要介绍（高级）	@wizardforcel	100%
18. 字符串	@wizardforcel	100%
19. 使用模板字面值和标记模板	@wizardforcel	100%
20. 符号	@wizardforcel	100%
21. 控制流语句	@wizardforcel	100%
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	100%
27. 同步迭代	@lq920320	100%
28. 数组（Array）	@52admln	100%
29. 类型化数组：处理二进制数据（高级）
30. 映射（Map）	@so-hard	100%
31. WeakMaps（WeakMap）
32. 集（Set）	@liuyepiaoxiang	100%
33. WeakSets（WeakSet）
34. 解构	@Kavelaa	100%
35. 同步生成器（高级）
36. JavaScript 中的异步编程	@Kavelaa	100%
37. 异步编程的 Promise	@iChrisJ	100%
38. 异步函数	@iChrisJ	100%
39. 正则表达式（RegExp）	@iChrisJ	100%
40. 日期（Date）	@facebesidewyj	100%
41. 创建和解析 JSON（JSON）	@xdyushenli
42. 其余章节在哪里？	@wizardforcel	100%

seaborn 0.9 中文文档【翻译】

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认领：64/74，翻译：51/74

序号	章节	译者	进度
1	An introduction to seaborn	@yiran7324	100%
2	Installing and getting started	@neolei	100%
3	Visualizing statistical relationships	@JNJYan	100%
4	Plotting with categorical data	@hold2010	100%
5	Visualizing the distribution of a dataset	@alohahahaha	100%
6	Visualizing linear relationships	@friedhelm739
7	Building structured multi-plot grids	@keyianpai	100%
8	Controlling figure aesthetics	@P3n9W31	100%
9	Choosing color palettes	@Modrisco	100%
10	seaborn.relplot	@Stuming
11	seaborn.scatterplot	@tututwo
12	seaborn.lineplot	@tututwo
13	seaborn.catplot	@LIJIANcoder97	100%
14	seaborn.stripplot	@LIJIANcoder97	100%
15	seaborn.swarmplot	@LIJIANcoder97	100%
16	seaborn.boxplot	@FindNorthStar	100%
17	seaborn.violinplot	@FindNorthStar	100%
18	seaborn.boxenplot	@FindNorthStar	100%
19	seaborn.pointplot	@FindNorthStar	100%
20	seaborn.barplot	@melon-bun
21	seaborn.countplot	@Stuming	100%
22	seaborn.jointplot	@Stuming
23	seaborn.pairplot	@Stuming
24	seaborn.distplot	@hyuuo	100%
25	seaborn.kdeplot	@hyuuo	100%
26	seaborn.rugplot	@P3n9W31	100%
27	seaborn.lmplot	@P3n9W31	100%
28	seaborn.regplot	@P3n9W31	100%
29	seaborn.residplot	@P3n9W31	100%
30	seaborn.heatmap	@hyuuo	100%
31	seaborn.clustermap
32	seaborn.FacetGrid	@hyuuo	100%
33	seaborn.FacetGrid.map	@sfw134	100%
34	seaborn.FacetGrid.map_dataframe	@sfw134	100%
35	seaborn.PairGrid	@sfw134
36	seaborn.PairGrid.map	@sfw134
37	seaborn.PairGrid.map_diag	@sfw134
38	seaborn.PairGrid.map_offdiag	@sfw134
39	seaborn.PairGrid.map_lower	@sfw134
40	seaborn.PairGrid.map_upper	@sfw134
41	seaborn.JointGrid
42	seaborn.JointGrid.plot
43	seaborn.JointGrid.plot_joint
44	seaborn.JointGrid.plot_marginals
45	seaborn.set	@lbllol365	100%
46	seaborn.axes_style	@lbllol365	100%
47	seaborn.set_style	@lbllol365	100%
48	seaborn.plotting_context
49	seaborn.set_context
50	seaborn.set_color_codes
51	seaborn.reset_defaults
52	seaborn.reset_orig
53	seaborn.set_palette	@Modrisco	100%
54	seaborn.color_palette	@Modrisco	100%
55	seaborn.husl_palette	@Modrisco	100%
56	seaborn.hls_palette	@Modrisco	100%
57	seaborn.cubehelix_palette	@Modrisco	100%
58	seaborn.dark_palette	@Modrisco	100%
59	seaborn.light_palette	@Modrisco	100%
60	seaborn.diverging_palette	@Modrisco	100%
61	seaborn.blend_palette	@Modrisco	100%
62	seaborn.xkcd_palette	@Modrisco	100%
63	seaborn.crayon_palette	@Modrisco	100%
64	seaborn.mpl_palette	@Modrisco	100%
65	seaborn.choose_colorbrewer_palette	@Modrisco	100%
66	seaborn.choose_cubehelix_palette	@Modrisco	100%
67	seaborn.choose_light_palette	@Modrisco	100%
68	seaborn.choose_dark_palette	@Modrisco	100%
69	seaborn.choose_diverging_palette	@Modrisco	100%
70	seaborn.load_dataset	@Modrisco	100%
71	seaborn.despine	@Modrisco	100%
72	seaborn.desaturate	@Modrisco	100%
73	seaborn.saturate	@Modrisco	100%
74	seaborn.set_hls_values	@Modrisco	100%

Git 中文参考【校对】

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认领：14/83，校对：12/83

序号	章节	贡献者	进度
1	git
2	git-config	@honglyua	100%
3	git-help	@honglyua	100%
4	git-init	@honglyua	100%
5	git-clone	@honglyua	100%
6	git-add	@yulezheng	100%
7	git-status	@honglyua	100%
8	git-diff	@honglyua	100%
9	git-commit	@yulezheng
10	git-reset	@honglyua	100%
11	git-rm	@honglyua	100%
12	git-mv	@honglyua	100%
13	git-branch	@honglyua	100%
14	git-checkout
15	git-merge
16	git-mergetool
17	git-log
18	git-stash
19	git-tag
20	git-worktree
21	git-fetch
22	git-pull	@Mrhuangyi	100%
23	git-push	@Mrhuangyi
24	git-remote
25	git-submodule
26	git-show
27	git-log
29	git-shortlog
30	git-describe
31	git-apply
32	git-cherry-pick
34	git-rebase
35	git-revert
36	git-bisect
37	git-blame
38	git-grep
39	gitattributes
40	giteveryday
41	gitglossary
42	githooks
43	gitignore
44	gitmodules
45	gitrevisions
46	gittutorial
47	gitworkflows
48	git-am
50	git-format-patch
51	git-send-email
52	git-request-pull
53	git-svn
54	git-fast-import
55	git-clean
56	git-gc
57	git-fsck
58	git-reflog
59	git-filter-branch
60	git-instaweb
61	git-archive
62	git-bundle
63	git-daemon
64	git-update-server-info
65	git-cat-file
66	git-check-ignore
67	git-checkout-index
68	git-commit-tree
69	git-count-objects
70	git-diff-index
71	git-for-each-ref
72	git-hash-object
73	git-ls-files
74	git-merge-base
75	git-read-tree
76	git-rev-list
77	git-rev-parse
78	git-show-ref
79	git-symbolic-ref
80	git-update-index
81	git-update-ref
82	git-verify-pack
83	git-write-tree

HBase 3.0 中文参考指南【校对】

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认领：14/31，校对：14/31

章节	贡献者	进度
Preface	@xixici	100%
Getting Started	@xixici	100%
Apache HBase Configuration	@xixici	100%
Upgrading	@xixici	100%
The Apache HBase Shell	@xixici	100%
Data Model
HBase and Schema Design	@RaymondCode	100%
RegionServer Sizing Rules of Thumb
HBase and MapReduce	@BridgetLai	100%
Securing Apache HBase
Architecture
In-memory Compaction	@mychaow	100%
Backup and Restore	@mychaow	100%
Synchronous Replication	@mychaow	100%
Apache HBase APIs	@xixici	100%
Apache HBase External APIs	@xixici	100%
Thrift API and Filter Language	@xixici	100%
HBase and Spark	@TsingJyujing	100%
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

UCB Prob140：面向数据科学的概率论【翻译】

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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	@biubiubiuboomboomboom	100%
五、事件集合		>0%
六、随机计数	@viviwong	100%
七、泊松化	@YAOYI626	100%
八、期望		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	@hellozhaihy
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		50%
二十三、联合正态随机变量	@JUNE951234
二十四、简单线性回归	@ThomasCai	100%
二十五、多元回归	@lanhaixuan	100%

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【校对】

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认领：22/76，校对：1/76

章节	译者	进度	校验者	进度
教程部分	–	–	–	–
Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz	@bat67	100%	@AllenZYJ
What is PyTorch?	@bat67	100%	@AllenZYJ
Autograd: Automatic Differentiation	@bat67	100%	@AllenZYJ
Neural Networks	@bat67	100%	@AllenZYJ
Training a Classifier	@bat67	100%	@AllenZYJ
Optional: Data Parallelism	@bat67	100%
Data Loading and Processing Tutorial	@yportne13	100%
Learning PyTorch with Examples	@bat67	100%	@Smilexuhc
Transfer Learning Tutorial	@jiangzhonglian	100%	@infdahai
Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend	@cangyunye	100%
Saving and Loading Models	@bruce1408	100%	@luxinfeng
What is torch.nn really?	@lhc741	100%	@luxinfeng
Finetuning Torchvision Models	@ZHHAYO	100%	@luxinfeng
Spatial Transformer Networks Tutorial	@PEGASUS1993	100%	@Smilexuhc
Neural Transfer Using PyTorch	@bdqfork	100%
Adversarial Example Generation	@cangyunye	100%	@infdahai
Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX	@PEGASUS1993	100%
Chatbot Tutorial	@a625687551	100%	@enningxie
Generating Names with a Character-Level RNN	@hhxx2015	100%	@hijkzzz	100%
Classifying Names with a Character-Level RNN	@hhxx2015	100%	@hijkzzz
Deep Learning for NLP with Pytorch	@bruce1408	100%
Introduction to PyTorch	@guobaoyo	100%
Deep Learning with PyTorch	@bdqfork	100%
Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics	@sight007	100%	@Smilexuhc
Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks	@ETCartman	100%
Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF	@apachecn	100%	@enningxie
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention	@mengfu188	100%
DCGAN Tutorial	@wangshuai9517	100%	@infdahai
Reinforcement Learning (DQN) Tutorial	@friedhelm739	100%	@infdahai
Creating Extensions Using numpy and scipy	@cangyunye	100%
Custom C++ and CUDA Extensions	@P3n9W31	100%
Extending TorchScript with Custom C++ Operators	@apachecn	100%	@sunxia233
Writing Distributed Applications with PyTorch	@firdameng	100%
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	100%
Frequently Asked Questions	@PEGASUS1993	100%
Multiprocessing best practices	@cvley	100%
Reproducibility	@apachecn	100%	@bruce1408
Serialization semantics	@yuange250	100%
Windows FAQ	@PEGASUS1993	100%
torch	@infdahai	100%
Tensors	@infdahai
Random sampling	@apachecn	100%
Serialization, Parallelism, Utilities	@apachecn	100%
Pointwise Ops	@apachecn	100%
Reduction Ops	@apachecn	100%
Comparison Ops	@apachecn	100%
Spectral Ops	@apachecn	100%
Other Operations	@apachecn	100%
BLAS and LAPACK Operations	@apachecn	100%
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	@gongel	100%
torch.nn.functional	@hijkzzz	100%
torch.nn.init	@GeneZC	100%
torch.optim	@apachecn	100%	@zonasw
Automatic differentiation package – torch.autograd	@gfjiangly	100%
Distributed communication package – torch.distributed	@univeryinli	100%
Probability distributions – torch.distributions	@hijkzzz	100%
Torch Script	@keyianpai	100%
Multiprocessing package – torch.multiprocessing	@hijkzzz	100%
torch.utils.bottleneck	@belonHan	100%
torch.utils.checkpoint	@belonHan	100%
torch.utils.cpp_extension	@belonHan	100%
torch.utils.data	@BXuan694	100%
torch.utils.dlpack	@kunwuz	100%
torch.hub	@kunwuz	100%
torch.utils.model_zoo	@BXuan694	100%
torch.onnx	@guobaoyo	100%
Distributed communication package (deprecated) – torch.distributed.deprecated	@luxinfeng	100%
torchvision Reference	@BXuan694	100%
torchvision.datasets	@BXuan694	100%
torchvision.models	@BXuan694	100%
torchvision.transforms	@BXuan694	100%
torchvision.utils	@BXuan694	100%

OpenCV 4.0 中文教程【校对】

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认领：29/51，校对：29/51。

章节	贡献者	进度
1. 简介	–
1.1 OpenCV-Python 教程简介	@wstone0011	100%
1.2 安装 OpenCV—Python	@wstone0011	100%
2. GUI 功能	–
2.1 图像入门	@ranxx	100%
2.2 视频入门	@ranxx	100%
2.3 绘图功能	@ranxx	100%
2.4 鼠标作为画笔	@ranxx	100%
2.5 作为调色板的跟踪栏	@ranxx	100%
3. 核心操作	–
3.1 图像基本操作	@luxinfeng	100%
3.2 图像的算术运算	@luxinfeng	100%
3.3 性能测量和改进技术	@luxinfeng	100%
4. 图像处理	–
4.1 更改颜色空间	@friedhelm739	100%
4.2 图像的几何变换	@friedhelm739	100%
4.3 图像阈值	@friedhelm739	100%
4.4 平滑图像	@friedhelm739	100%
4.5 形态转换	@friedhelm739	100%
4.6 图像梯度	@friedhelm739	100%
4.7 Canny 边缘检测
4.8 影像金字塔
4.9 轮廓
4.10 直方图
4.11 图像转换
4.12 模板匹配
4.13 霍夫线变换
4.14 霍夫圆变换
4.15 基于分水岭算法的图像分割
基于 GrabCut 算法的交互式前景提取
5. 特征检测和描述	–
5.1 了解功能	@3lackrush	100%
5.2 Harris 角点检测
5.3 Shi-Tomasi 角点检测和追踪的良好特征
5.4 SIFT 简介（尺度不变特征变换）
5.5 SURF 简介（加速鲁棒特性）
5.6 角点检测的 FAST 算法
5.7 简介（二进制鲁棒独立基本特征）
5.8 ORB（定向快速和快速旋转）
5.9 特征匹配
5.10 特征匹配 + Homography 查找对象
6. 视频分析	–
6.1 Meanshift 和 Camshift	@xmmmmmovo	100%
6.2 光流	@xmmmmmovo	100%
6.3 背景减法	@xmmmmmovo	100%
7. 相机校准和 3D 重建	–
7.1 相机校准	@xmmmmmovo	100%
7.2 姿势估计	@xmmmmmovo	100%
7.3 极线几何	@xmmmmmovo	100%
7.4 立体图像的深度图	@xmmmmmovo	100%
8. 机器学习	–
8.1 K- 最近邻	@wstone0011	100%
8.2 支持向量机（SVM）	@wstone0011	100%
8.3 K-Means 聚类	@wstone0011	100%
9. 计算摄影	–
9.1 图像去噪
9.2 图像修复
9.3 高动态范围（HDR）
10. 目标检测	–
10.1 使用 Haar Cascades 进行人脸检测	@jiangzhonglian	100%
11. OpenCV-Python 绑定	–
11.1 OpenCV-Python 绑定如何工作？	@daidai21	100%

认领完毕

UCB CS61b：Java 中的数据结构【翻译】

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认领：12/12，翻译：10/12

笔记整理活动

CS224n 自然语言处理

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认领：12/20，整理：1/20

章节	贡献者	进度
Lecture 1	@cx123cx456
Lecture 2	@AllenZYJ
Lecture 3	@cx123cx456
Lecture 4	@ZSIRS
Lecture 5	@ZSIRS
Lecture 6	@ZSIRS
Lecture 7	@neolei
Lecture 8	@Qichao-Ge
Lecture 9	@NewDreamstyle192
Lecture 10	@enningxie
Lecture 11
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15
Lecture 16
Lecture 17	@pingjing233
Lecture 18
Lecture 19
Lecture 20	@Willianan	100%

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