教程:开源项目教学材料的启动与配置
2025-05-04 19:19:04作者:舒璇辛Bertina
1. 项目的目录结构及介绍
开源项目teaching-materials的目录结构如下:
teaching-materials/
├── assets/ # 存放静态资源,如图像、样式表等
├── courseware/ # 课程资料,包括讲义、演示文稿等
├── exercises/ # 练习题和相关的解决方案
├── labs/ # 实验室手册和实验相关的文档
├── readings/ # 阅读材料,可能包括论文、文章等
├── slides/ # 幻灯片和演讲稿
├── templates/ # 项目模板文件,可用于创建新的课程资料
└── README.md # 项目的说明文件
assets/:该目录用于存放项目中的静态资源,如图片、CSS样式表、JavaScript文件等。courseware/:包含项目的课程资料,如讲义、演示文稿等教学材料。exercises/:存放练习题以及可能的解答,供学生练习使用。labs/:包含实验室手册和进行实验所需的文档,可能包括实验步骤和指南。readings/:提供阅读材料,可能包括相关的论文、技术文章等,以供学生深入学习。slides/:存放用于教学目的的幻灯片和演讲稿。templates/:包含创建新课程资料时可以使用的模板文件。README.md:项目的说明文件,通常包含项目的描述、使用方法、贡献指南等信息。
2. 项目的启动文件介绍
在开源项目teaching-materials中,并没有特定的启动文件,因为这是一个教学材料的项目,不是传统意义上的可执行软件项目。这个项目的目的是为教育工作者和学习者提供一系列的教学和阅读材料。
如果你希望浏览这些材料,你可以直接进入相应的目录,例如courseware/,exercises/,labs/等,然后根据需要打开相应的文件。
3. 项目的配置文件介绍
同样地,teaching-materials项目不包含配置文件,因为它不是需要配置的软件应用程序。它是为了存储和分享教学材料而设计的。如果你需要对这些材料进行定制,你可能需要编辑courseware/、exercises/、labs/等目录下的具体文件,以适应你的教学需求。
如果你需要在本地环境中预览这些材料,你可能需要安装一些基础的工具,比如Markdown编辑器,以便于查看.md格式的文档。此外,如果材料中包含了网页或者其他需要特定环境运行的内容,你可能需要安装相应的软件或服务来支持这些功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258